JP2018067956A - ユーザ端末及びその通信方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】CoMPに有効なCSIフィードバック、PDSCH REマッピング、リソース割り当てを提供する。【解決手段】CoMPシステムで用いるUEであって、送信ポイントから、物理下りシェアドチャネルリソースエレメントマッピングを示す、4つのインディケータの属性を受信する第1の受信機と、4つのインディケータのうちの1つを受信する第2の受信機とを有し、インディケータは、パラメータの第1、第2、第3及び第4のセットに対応する00、01、10及び11であり、属性は、セル固有参照信号情報、準コロケーション情報、PDSCHスタートポイント及びMBSFNサブフレームの情報を含み、属性が準静的に送信され、インディケータが動的に送信され、インディケータが下り制御情報フォーマットで伝送される。【選択図】図6

Description

本願は、「ヘテロジーニアスネットワークにおける多地点協調送受信:近似アルゴリズ
ムおよびシステム評価」の名称で2012年7月25日に出願された米国仮出願番号61
/675,541号、「ヘテロジーニアスネットワークにおけるリソース割り当て方法」
の名称で2012年9月27日に出願された米国仮出願番号61/706,301号、「
多地点協調送受信におけるCSIフィードバックおよびPDSCHマッピング」の名称で
2012年8月2日に出願された米国仮出願番号61/678,882号、「多地点協調
送受信(CoMP)におけるPDSCHマッピング」の名称で2012年8月2日に出願
された米国仮出願番号61/683,263号および「多地点協調送受信(CoMP)に
おけるPDSCHマッピング」の名称で2012年9月27日に出願された米国仮出願番
号61/706,752号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込
む。
本発明は、多地点協調送受信(CoMP)に関し、特にチャネルステート情報(CSI
)フィードバック、物理下りシェアドチャネル(PDSCH)マッピング、リソース割り
当てなどの様々なCoMPの特徴に関する。
本ドキュメントにおいて、我々は、協調通信、特に現在3GPP標準化活動のリリース
11で議論されている多地点協調送受信(CoMP)におけるチャネルステート情報(C
SI)フィードバックおよびリソースマッピングについて検討する。そのため、まずはフ
ィードバックによるオーバーヘッドとパフォーマンスとの間でより好適なトレードオフを
実現するCSIフィードバックの仕組みについて詳細に説明する。新しい3GPP無線シ
ステムでは、3つのCoMP送信スキーム、すなわちジョイントトランスミッション(J
T)/ジョイントプロセッシング(JP)、協調スケジューリング/ビームフォーミング
(CS/CB)およびダイナミックポイント選択(DPS)がサポートされることが合意
されている。予定される全てのCoMP送信スキームをサポートするため、我々は、ネッ
トワークで設定され、ユーザ端末(UE)またはユーザ機器へ送信されるメジャメントセ
ットのサイズに基づくCSIフィードバックスキームを提案した。また、異なるセルの異
なるセル固有の参照信号(CRS)と関連する、CRSと、物理下りシェアドチャネル(
PDSCH)にて送信されるデータとが衝突する問題に関するリソースマッピングのソリ
ューションを提供する。さらに、物理下り制御チャネル(PDCCH)送信に割り当てら
れる直交周波数分割多重方式(OFDM)シンボルのサイズの違いに起因する、PDSC
Hスタートポイントのミスマッチを解決するPDSCHマッピングについても言及する。
3GPP,「3GPP TSG RAN WG1 #66bis v1.1.0 最終レポート」,3GPP TSG RA WG1 R1−114352 3GPP,「3GPP TSG RAN WG1 #67 v0.1.0 ドラフトレポート」 3GPP,「拡張地上波無線アクセス(E−UTRA);物理チャネルおよび変調 TS 36.211 V10.1.0」 NTT DoCoMo,「Rel.11 CoMPにおける仕様への影響の調査」 3GPP TSG RAN WG1 R1−112600 Meeting#66, ギリシャアテネ,2011年8月 3GPP,「拡張地上波無線アクセス(E−UTRA);物理層における手順 TS 36.211 V10.1.0」 TR36.819,「LTE物理層における多地点協調動作」,3GPP, v11.1.0. RP−111365,「LTEにおける多地点協調動作」,3GPP TSG RAN−P #53 NECグループ,「CoMPにおけるPDSCHマッピング問題」,3GPP TSG RAN WG1 Meeting#69, R1−122603, チェコプラハ 2012年5月 エリクソン,「CoMPをサポートする制御シグナリング」3GPP TSG RAN WG1 R1−122843 Meeting#69, チェコプラハ,2012年5月 インテル,「ジョイント送信におけるCRS/PDSCH RE衝突に関する所見」,3GPP TSG RAN WG1 R1−122655 Meeting#69, チェコプラハ 2012年5月
本発明の目的は、CoMPに有効なCSIフィードバック、PDSCH REマッピング、リソース割り当てを提供することである。
本発明の一態様は、多地点協調送受信(CoMP)システムで用いられるUE(ユーザ端末)であって、
送信ポイント(TP)から、少なくとも物理下りシェアドチャネル(PDSCH)リソースエレメント(RE)マッピングを示す、多くとも4つのインディケータに関する属性を受信する第1の受信機と、
TPから、それぞれ2ビットで伝送される4つのインディケータのうちの1つを受信する第2の受信機と、
を有し、
4つのインディケータは、パラメータの第1のセット、第2のセット、第3のセットおよび第4のセットに対応する、“00”、“01”、“10”および“11”であり、
属性は、セル固有参照信号(CRS)情報、準コロケーション情報、PDSCHスタートポイント及びMBSFNサブフレームの情報を含み、
属性が準静的に送信され、インディケータが動的に送信され、
インディケータは、下り制御情報(DCI)フォーマットで伝送される構成である。
本発明の他の態様は、多地点協調送受信(CoMP)システムで用いられるUE(ユーザ端末)で実行される通信方法であって、
送信ポイント(TP)から、少なくとも物理下りシェアドチャネル(PDSCH)リソースエレメント(RE)マッピングを示す、多くとも4つのインディケータに関する属性を受信し、
TPから、それぞれ2ビットで伝送される4つのインディケータのうちの1つを受信し、
4つのインディケータは、パラメータの第1のセット、第2のセット、第3のセットおよび第4のセットに対応する、“00”、“01”、“10”および“11”であり、
属性は、セル固有参照信号(CRS)情報、準コロケーション情報、PDSCHスタートポイント及びMBSFNサブフレームの情報を含み、
属性が準静的に送信され、インディケータが動的に送信され、
インディケータは、下り制御情報(DCI)フォーマットで伝送される通信方法である。
M=3のマクロセル基地局を備えるホモジーニアスCoMPネットワークの一例を示す図である。 M=3のマクロセル基地局を備えるヘテロジーニアスCoMPネットワークの一例を示す図である。 セルIDが異なる2つのTPにおけるCRS/PDSCH衝突の一例を示す図である。これらのTPは2つのCRSアンテナポートを備える。 セルIDが同一であり、CRSアンテナポート数が異なるTP間におけるCRS/PDSCH衝突の一例を示す図である。一方のTP(左)は2つのCRSアンテナポートを備え、他方(右)は4つのアンテナポートを備える。 異なるセルIDのTP間におけるPDSCHスタートポイントのミスマッチの一例を示す図である。 CRS/PDSCH衝突を回避するリソースマッピングの一例を示す図である。左:図3に示した例におけるリソースマッピング右:図4に示した例におけるリソースマッピング CRS/PDSCH衝突を回避するデータシンボル割り当ての一例を示す図である。左:サービングTPのシングルセル送信を想定したオリジナルのデータシンボルの割り当て例右:CRS/PDSCH衝突を回避するCoMP送信(JTまたはDPS)におけるデータシンボルの割り当て例、方法1 CRS/PDSCH衝突を回避するデータシンボル割り当ての一例を示す図である。左:サービングTPのシングルセル送信を想定したオリジナルのデータシンボルの割り当て例右:CRS/PDSCH衝突を回避するCoMP送信(JTまたはDPS)におけるデータシンボルの割り当て例、方法2 パンクチャリング(ミューティング)を伴う、および/またはダーティ受信ビットにおける1/2レートのLTEターボ符号のBLER性能を示す図である。 パンクチャリング(ミューティング)を伴う、およびパーシャルデータのノイズがより大きい場合の、1/2レートのLTEターボ符号のBLER性能を示す図である。
(1)システムの詳細説明
まず、M台の送信ポイント(TP)から構成されるクラスタについて検討する。各TP
は、マクロセル基地局(BS)でもよく、低出力リモートラジオヘッド(RRH)でもよ
い。CoMPネットワークは、全てがマクロセルの基地局からなるホモジニアスネットワ
ーク、すなわち図1に示すようなホモジニアスネットワークでもよく、図2に示すような
マクロセル基地局と低出力のRRHとが混在するヘテロジニアスネットワーク(HetN
et)でもよい。ユーザ端末(UE)へデータを送信するリソースエレメント(RE)に
おける、ターゲットUEに関する受信信号は、以下の式で与えられる。
Figure 2018067956
ここで、H,i=1,…,Mは、UEで観測されるCoMPセットの第iの送信ポイ
ントからのチャネルを示し、この組み合わせの後段のセットは、準静的な状態においてネ
ットワーク制御部により長期の信号対雑音干渉信号(SINR)比の測定結果に基づいて
決定され、多くのサブフレームにおいて固定されている。ρは、第iの送信ポイントで
使用されるリソースエレメントあたりの送信電力またはエネルギー(EPRE)である。
、sは、第iの送信ポイントから送信される、プレコーディングマトリックス(r
列を備える)、データシンボルベクトルである。
Figure 2018067956
Figure 2018067956
Figure 2018067956
は、UEのCoMPセット外の全ての他の送信ポイントから送信される、複合チャネルマ
トリックス、プレコーディングマトリックス、データシンボルベクトルである。第mの送
信ポイントの第jのレイヤとともに送信されるデータストリームをUEが受信すると、該
UEにおけるそのストリームに対応する受信SINRは、以下の式で与えられる。
Figure 2018067956
ここで、Fmjは、第mの送信ポイントの第jのレイヤからシグナルsmjを取り出す
受信フィルタであり、Rは、CoMPセット外の干渉および雑音の共分散、すなわち
Figure 2018067956
である。対応する情報レートは、
Figure 2018067956
である。
送信ポイント1は、制御信号に加えて従来のシングルセル送信(CoMPではない)に
よりデータシンボルをUEへ送信するサービングセルであり、UEが上りリンクチャネル
にてCSIフィートバックを送信するTPであると想定しても一般性を失いことはない。
そのため、CoMPでなくても、SINRは、
Figure 2018067956
となる。ここで、Sは、該UEを対象とするレイヤのセットである。該対象とするUE
の総レートは、
Figure 2018067956
で与えられる。全てのCSIは、CoMPネットワークのネットワーク制御部まで到達可
能であり、スケジューリングできることに注意する。
CS/CB CoMP送信スキームでは、データがサービングセル(または制御信号を
受信するアンカーセル)から送信される。SINRは、式(2)(m=1)で与えられる
γ1jであり、CoMPセットからの干渉が低減するように、送信プレコーディングマト
リクスW、i=1,…,Mを併用して最適化される。
DPSスキームにおいては、全てのUEからのCSIフィードバックに基づいて、ネッ
トワーク制御部がシステムの重み付きレート和が最大となるように各UE用の送信ポイン
トを選択する。ここで、mは、ネットワーク制御部によってUE用に選択された送信ポ
イントとする。このとき、第jのレイヤに対応するSINRは、
Figure 2018067956
であり、送信レートは、
Figure 2018067956
である。
一方、JTスキームにおいては、同じデータシンボルが、例えばMJTと称す、CoM
Pセット内の複数の送信ポイントを用いて送信される。JTにおける送信ポイントセット
をνとすると、
Figure 2018067956
であり、その補集合セットは
Figure 2018067956
で表される。このとき、式(1)の信号モデルは、以下のように書き換えることができる
Figure 2018067956
ここで、φは、コヒーレントJTについてSINRを向上させるコヒーレント位相調
整である。インデックス1のサービングセルBSは、JTにおいては常にνにあると仮定
すると、φ=0で固定できる。非コヒーレントJTにおいては、φにおけるフィード
バック、すなわち、
Figure 2018067956
を適用する必要はない。JTにおいて、共通の送信ランクrは、全ての
Figure 2018067956
に適用されることがわかる。
Figure 2018067956
を定義する。第jのレイヤのSINRは、
Figure 2018067956
で与えられる。ここで、Fνは、CoMP JT送信に関する式(4)内の信号の受信フ
ィルタを示す。CoMP JT送信に対応するレートは、
Figure 2018067956
である。
(2)CoMPにおけるCSIフィードバック
ここではCoMPスキームにおけるCSIフィードバックについて検討する。JT、C
S/CBおよびDPSを含む、合意された全てのCoMP送信スキームをサポートする、
全般的なCSIフィードバックの枠組みは最近の3GPPのRAN1で議論されている。
CoMPセット内の各送信ポイントの少なくとも1つのポートから、基準信号(RS)が
1つ以上のリソースエレメント(その位置は前もってUEに対してネットワークから伝え
られる)で送信され、UEにTPのポートからのチャネルを推定させる。Hは、UEで
推定されるチャネルマトリックスであり、第iのTPの全てのポートと対応するものとす
る。リリース10およびそれ以前のレガシーシステムにおいては、望ましいプレコードマ
トリックス
Figure 2018067956
を示す、ワイドバンドの所要のプレコーディングマトリックスインデックス(PMI)と
、ワイドバンドのランクインデックス(RI)
Figure 2018067956
と、UEで推定される量子化されたSINRである2以下のチャネル品質インデックス(
CQI)とともに設定される、連続するリソースブロック(RB)セット(連続するサブ
キャリアおよびOFDMシンボルのセットからなる時間−周波数リソースにマップされた
)に対するCSIフィードバックのような間接的なCSIフィードバックが適用される。
CS/CBおよびDPSのセクション1で示されているように、CoMPセットの各送信
ポイントに関するUEからアンカーBSに対するCSIフィードバックが十分であれば、
制御部に、該UEへの送信(必要であれば各サブバンドにて)に用いる1つのTPを選択
させ、UEに適切なモジュレーションコーディングスキーム(MCS)を割り当てるため
に良好なSINR推定値を取得させることができる。しかしながら、JTにおいては、C
oMPによるパフォーマンスゲインを把握するため、アグリゲーテッドSINR(CQI
)フィードバックが必要である。コヒーレントJTにおいては、CSI−RSリソース間
の位相情報のフィードバックもまた必要である。結局、TP毎およびCSI−RSリソー
ス毎の相互交換性を利用する。第67回RAN1ミーティングにおいて、以下の合意に達
している。[2]
・CoMPにおけるCSIフィードバックは、少なくともCSI−RSリソース毎のフ
ィードバックを利用する。
しかしながら、このCSI−RSリソース毎のフィードバックのコンテンツは未だ決ま
っていない。
この合意に基づいて、我々は、CoMP CSIフィードバックにおける効果的なアプ
ローチを提供する。まず共通ランク制約の有無における、CSI−RSリソース毎のフィ
ードバックに関する代替的なソリューション及びCSI−RSリソース相互のフィードバ
ックに関するオプションについて議論する。そして、CoMPにおける最適な
Figure 2018067956
のCSIフィードバックスキームを提供する。
(2.1)共通ランク制約のないCSI−RSリソース毎のフィードバック
全てのCoMP送信スキームに関して、CSI−RS毎のフィードバックが必須である
ことが合意されているため、各送信ポイントでランクフィードバックの問題が発生する。
CoMPセット内の全ての送信ポイントに共通ランクのフィードバックを実施させるか否
かは未だ決定していない。我々は、まずCoMPのフィードバックスキームに基づくCS
I−RS毎のフィードバックの賛否について議論し、共通ランク制約を用いないソリュー
ションを提供する。
CSI−RSリソース毎のフィードバックにおいて、各UEは、CoMPセットの各送信ポイントに対して、シングルポイント送信ハイポセシスを前提に計算されたCSIフィードバックを送信する。そのため、異なる送信ポイント用に計算されたCSIフィードバックにおいて、望ましいランクが変化する可能性がある。このオプションにおいて、UEは各送信ポイントに関する最適なランクを対応するPMI/CQIとともにBSへ送信する。
CS/CBおよびDPS CoMP送信スキームにおいて、UEへの送信(スケジュー
ルされていれば)は、1つのCSI−RSリソースに対応するCoMPセット(それぞれ
に割り当てられたRBにて)の1つの送信ポイントから行われる。ワイドバンドDPS(
以降、DPS−wと称する)においては、各UEは、1つのTPにより、それに割り当て
られた全てのRBでサービスが提供され、サブバンドDPS(DPS−s)においては、
UEは、異なるTPよって、それぞれに割り当てられたRBにてサービスが提供される。
そのため、DPS−wでは、共通ランク制約なしに、より高いCoMPパフォーマンスゲ
インを達成することが可能であり、制御部に対して望ましいランクを用いて算出された各
TPのCSIフィードバックが可能になる。CSI−RSフィードバックが、CoMPセ
ットの他のTPが無信号(またはミュート)であるとの想定に基づいて決定される場合、
スケジューリング後の状態における他のTPからの干渉は、それらの他のTPと対応する
CSI−RSリソースフィードバックを用いて、制御部により近似できる。また、後に議
論するように他のTPからの干渉について異なる想定を用いても、制御部は、選択された
TPに関するスケジュール後のSINRを合理的に推定できる。このように、DPS−w
では、共通ランクを用いないCSI−RSリソース毎のフィードバックが最適なように見
える。同様に、予め決められたアンカーまたはサービングセルのTPのみから各UEへデ
ータが提供されるCS/CBにおいては、各UEがそれぞれの望ましいランクを用いて他
の送信ポイントへより正確なCSIを報告するため、顕著なパフォーマンスの低下が発生
しない。このオプションにより、CoMPから非CoMPへのシングルセル送信のフォー
ルバックもまた容易にする。
しかしながら、JTにおいて、UEがCoMPセット内の異なる送信ポイントについて
異なるランクを報告する場合、共通のUE毎の送信ランクを実行することでランクの上書
きが必要となる。この場合、別の重要な問題は、共通ランク制約がない場合における、C
SI−RSリソース間のフィードバック、または複数のCSI―RSリソースにおけるア
グリゲーテッドフィードバックを送信するメカニズムである。
CoMP JTスキームを実現するため、以下では、共通フィードバックランク制約の
ないケースにおけるソリューションを提供する。
ソリューション1:異なるCSI−RSリソースに関して望ましいランクが異なる場合
、CSI−RSリソース間のフィードバックまたはアグリゲーテッドフィードバックは、
全ての望ましいランクのうち、最も低いランクに基づいて算出される。最も低いランクを
Figure 2018067956
とすると、報告される各プレコーディングマトリックスにおいて、
Figure 2018067956
の最も強いSINRに対応するカラムサブセットが決定される。CSI−RSリソース間
の位相フィードバックまたはアグリゲーテッドフィードバックは、これらプレコーディン
グマトリックスのカラムサブセットに基づいて算出されるとともに、これらのサブセット
は送信プレコーダの設計に用いられる。
2つの送信ポイントを有するCoMPセットを例にして検討する。3つまたはそれ以上
の送信ポイントを用いるケースについても以下の議論の結果は適用できる。送信ポイント
1(TP1)、TP2について、望ましいプレコーディングマトリックス、量子化された
SINR(CQIを用いたフィードバック)およびランクインデックスを含むCSIフィ
ードバックは、
Figure 2018067956
Figure 2018067956
となる。
このとき、UEは、ランク
Figure 2018067956
を選択する。また、CoMP JTで用いられるプレコーディングマトリックスVは、
Figure 2018067956
の最も高いSINRに対応する
Figure 2018067956
Figure 2018067956
列を用いて形成されると想定される。同じSINR CQIインデックスを備えた2つま
たはそれ以上のレイヤが存在する場合、予め決められたルール(全UE及びTPが既知)
をカラムサブセットの選択に適用できる。プレコーディングマトリックスVも同様に形
成できる。CSI−RSリソース間の位相φ=[φφを用いると、複合プレコー
ディングマトリックスは、
Figure 2018067956
で形成される。CSI−RSリソース間の位相フィードバックは、複合プレコーディング
マトリックスVJTがCoMP JTに適用されるという前提で、予め決められたセット
から最適なφを探すことで決定される。φの報告のみが必要となるφ=0に設定して
も、一般性は失われない。
同様に、アグリゲーテッドSINRまたはアグリゲーテッドCQIフィードバックは、
JTに、コヒーレントCoMP JT、またはφ=[00]を用いた非コヒーレント
CoMP JTが採用されるとみなして算出される。
これまでに述べたように、ソリューション1を用いると、JTのケースではランクの上
書きが必要になる。ソリューション1を用いると、より良好なDPS−w及びCS/CB
のパフォーマンスが達成されると考えられる。JTのパフォーマンスは、複合チャネルの
最初のあまり支配的でない右特異ベクトルが制御部で正しく利用できないときに低下する
。さらに、このケースでは、異なるTP(異なるランクが報告される)の異なるRBでU
Eへサービスが提供される場合、ランクの上書きが必要となるため、共通ランクのフィー
ドバックもまたDPS−sに適している。
フィードバックのオーバーヘッドにおいて、3−1と似たフィードバックモード、すな
わちサブバンドCQIフィードバックに伴うワイドバンドランクでのワイドバンドPMI
フィードバックを想定すると、各CSI−RSリソースフィードバックは、1つのRI(
例えばランクrを示す)、1つのPMIおよびN min{2,r}のCQIから構成さ
れる。ここで、Nは、UEが報告するように設定されたサブバンド数である。そのため、
ソリューション1を用いると、M個のCSI−RSリソースを用いるCSI−RSリソー
ス毎のフィードバックに関するフィードバックの合計は、
Figure 2018067956
である。なお、nCQI、nRI、nPMIは、CQI,RI、PMIのフィードバック
におけるビット数である。ここで、N個のサブバンドリソースに関するCQIセットは、
CSI−RSリソース毎に返送されるものとする。JT CoMPのケースにおいて、サ
ブバンド毎にポイント間の位相および/または総CQIも報告が必要であることに注意す
る。後で説明するように、このようなオーバーヘッドは、CQIフィードバックに制約を
課すことで低減できる。
以下では、UEがCRI−RSリソースのサブセットに関するフィードバックを報告で
きる場合のソリューションを提案する。
ソリューション2:標準仕様は、各CSI−RSリソースのフィードバックの共通ラン
ク制約について言及していない。UE主体のCSIフィードバックでは、UEは望ましい
CoMPスキームを決定する。UEがJT CoMPスキームを選択する場合、UEは、
複数のCSI−RSリソース用の共通または統一ランクで、あるいはアグリゲーテッドC
QIフィードバック(全てのCSI−RSリソースがアグリゲートされた)および/また
はCSI−RSリソース間の位相フィードバックでCSI−RSリソース毎のフィードバ
ックを送信する。UEがDPS−wまたはCS/CBを選択する場合、共通ランク制約な
しでCSI−RSリソース毎のフィードバックが送信される。UEがDPS−sを選択す
る場合、共通ランクでCSI−RSリソース毎にフィードバックが送信される。しかしな
がら、このようなフィードバックスキームは、制御部が使用すべきCoMPスキームを制
限しない。
ソリューション2を用いると、JTおよびDPS−sにおけるランクの上書きが必須で
ないことがわかる。BSがCSIフィードバックで示されるUEを選択するCoMPスキ
ームを用いる場合、システムは該UEに関する最大ゲインを達成できる。望ましいCoM
Pスキームを示すには、さらなるフィードバックが必要である。しかしながら、このよう
なフィードバックのオーバーヘッドは極めて小さい。UEが報告するように設定された全
サブバンドに関する共通の1つの望ましいCoMPスキームのワイドバンド通知を想定す
ることに注意する。このことにより、パフォーマンス低下を無視できるほどにシグナリン
グのオーバーヘッドが低減する。さらに、オーバーヘッドを低減するオプションとして、
システムは、準静的な状態において、DPS−sおよびDPS−wのうちの1つだけを許
可するように決定してもよい。
ソリューション2に関するフィードバックのオーバーヘッドは、以下のように議論され
る。
・JTにおいて、フィードバックのオーバーヘッドの合計は
Figure 2018067956
である。ここで、
Figure 2018067956
はUEによって選択される統一ンクである。アグリゲーテッドCQIフィードバックおよ
び/またはCSI−RSリソース間の位相フィードバックでは、さらなるオーバーヘッド
が必要である。
・CS/CBおよびDPS−wにおいては、ソリューション1と同様に、最大オーバー
ヘッドは、
Figure 2018067956
である。しかしながら、これは、UE主体のCSIメジャメントを用いるとさらに低減す
ることが可能であり、UEはM個のCSI−RSリソースのサブセットに関するCSIの
みを測定すればよい。特に、DPSにおいて、UEは、アンカーポイントに関する1つの
CSIフィードバック、並びに最も望ましい1つのTPのみをフィードバックすればよい
。DPS−wのケースでは、望ましいTPを通知するには1つのワイドバンド通知が必要
であり、DPS−sでは、サブバンド毎に1つの通知が必要である。このアプローチを拡
張すると、UEには最も望ましいTP(DPS−sではサブバンド毎の)に関するCSI
のフィードバックのみを行わせればよい。この代替案を用いると、ネットワークは、スケ
ジュールされている場合、UEに対して、該UEの送信に望ましいTPを使用するように
強いられるため、オーバーヘッドが低減するとともに、そのスケジューリングゲインもま
た低減する。さらに、CS/CBにおいては、システムは、CoMPセット内のサービン
グTPとは異なる各TPに関するCSIフィードバックにおける特定のランクを利用する
よう、各ユーザに実行させることができる。これは、ランクインディケーションのオーバ
ーヘッドを減少させ、非サービングTPにおけるUEによるPMIの決定を単純化させる
。これらの特定ランクは、準静的な状態におけるネットワークによってUEへ通知される
。オプションとして、特定ランクは、他の全ての非サービングTP(例えば、ランク1)
では同一とすることができる。
以下では、シングルセル送信に対するフォールバックに関するパフォーマンスロスを低
減するため、JTにおけるCoMP CSIフィードバックソリューションを提案する。
・UEは、シングルTP送信ハイポセシスを前提に、サービングTPへCSIフィードバックを送信する。CoMPにおいて、UEは、CoMP JTにおけるアグリゲーテッドCQIおよび/またはCSI−RS間の位相フィードバックとともに、シングルサービングセル送信に関して報告されるランクと区別できる統一ランクを用いてサービングTPを含む各CSI−RSリソースのワイドバンドPMIを報告する。
(2.2)共通ランク制約を用いたCSI−RSリソース毎のフィードバック
ここでは、UEがCSI−RSリソース毎のフィードバックを送信する時に採用される共通ランクを確実にする共通ランク制約について説明する。CSI−RSリソース毎のフィードバックで共通ランク制約を用いており、DPS−wまたはCS/CB CoMPスキームをBSで用いる場合、好適なプレコーディングおよびランクは、ネットワークが最終的に利用する送信ポイントでは最適でないこともあるため、パフォーマンスが低下することがある。また、システムがUE用のシングルセル(サービングTP)送信にフォールバックする場合、パフォーマンスが低下することがある。そこで、以下では、UE主体のCSIフィードバックに基づく、このパフォーマンスロスを抑制できるソリューションを提案する。
ソリューション3:標準仕様は、CSI−RSリソース毎のフィードバックについて共
通ランク制約を規定しているが、どのランクを使用するかは規定していない。UE主体の
CSIフィードバックを用いると、UEがJT CoMPまたはCS/CBを選択して示
している場合、UEは、CSI−RSリソースのサブセット(JT CoMPの場合、C
SI−RSリソース間のフィードバックおよび/またはアグリゲーテッドCQIフィード
バック)の統一ランクを用いてCSI−RSリソース毎のフィードバックを送信してもよ
い。この柔軟性により、DPS−w(DPS−s)がUEで示されている場合、UEは、
サービングセルおよび共通ランクを用いた所望の送信ポイント(サブバンド毎の望ましい
TP)へCSIフィードバックを送信してもよい。UEは、CSIフィードバックをサー
ビングセルのみに送信してもよく、シングルセル送信へフォールバックすることを選択す
ることを示してもよい。
このアプローチを用いると、DPS−wにおけるパフォーマンス低下およびシングルセ
ル送信のフォールバックが低減される。
オーバーヘッドを低減するオプションとして、JTおよび/またはCS−CBが選択さ
れる場合、準静的な状態のシステムは、さらにソリューション3において共通ランクを1
に制限できる。理論的根拠は以下の通りである。JTにおいては、コヒーレント位相結合
によるCoMPパフォーマンスゲインが主にランク1送信で達成される。また、共通ラン
ク1のフィードバックを用いると、UEは、1つのアグリゲーテッドCQI(サブバンド
毎の)だけをフィードバックする必要がある。CS/CBにおいては、ランク1のチャネ
ルフィードバックを用いると、協調BSに関して、CoMPセット間の干渉を低減させる
、異なるTPにおけるプレコーディングビームの制御がより容易になる。
UE主体のフィードバックを用いると、UEは、望ましいCSIフィードバックスキー
ムを選択できる。1つのシンプルなケースとして、UEは、シングルサービングTPにお
けるCSIフィードバックを、より低いランク、例えばランク1のJT CoMP CS
Iフィードバック、またはより高いランク、すなわちランク2(オーバーヘッドが少ない
)のいずれかを用いるかという選択を、ηとηνのような2つの状態にて得られる実効
レートを比較することで行うことができる。νはJT用にUEによってTPのセットとみ
なされるものとする。より高いレートに対応するものは、UEが選択する、順次CSIフ
ィードバックを送信する送信スキームのタイプ(CoMPまたは単独のサービングTPへ
のフォールバック)である。しかしながら、この比較は、この特定のUEに関するCSI
フィードバックを選択するには最適なアプローチであるが、UEがシングルサービングT
Pに対するフォールバックを選択したとき、BSは他のTPに対するデータ送信をスケジ
ュールできるため、システム効率の点では良い選択ではない。以下では、他のTPにスケ
ジュールされる可能性があるUEに対応するため、3つの代替案を提案する。
代替案1:準静的な状態において、第iのTPに関するオフセット
Figure 2018067956
がUEに与えられてシグナルされる。UEは、望ましい送信スキームを選択して、CSI
フィードバックを送るために、そのUEのシングルTPを想定したレート和
Figure 2018067956
と、CoMPレートηνとを比較する。値
Figure 2018067956
は、TPiからのシングルセル送信レートの平均値とすることができる。
代替案2:UEで算出されるCoMP JTのレートをスケールするため、UEはCo
MP CQIを算出する(または、等しくは、各TPに関してUEが√α倍された電
力ρiを含む効率的に推定されたチャネルをスケールする)とき、EPREまたは電力{
αρ}がフラクショナルであると想定される。スケーリング係数{α}(UE固有
にありえる)は、ネットワークによってUEに対して準静的にシグナルできる。UEは、
スケールされたパワー
Figure 2018067956
を用いて、式(5)にしたがってCoMP SINRを計算し、CoMPレートην({
αρ})を取得する。ηとην({αρ})との間でレート比較が行われる。
フラクショナルパワーおよび既知の{α}に基づくSINR(CQI)フィードバック
を用いて、BSは適切なMCS割り当てのためにSINRを元のものに再スケールできる
。これら{α}の役割は、選択のためにUEへバイアスをかけることであることに注意
する。より細かい制御を行うため、各α(TP毎のバイアスにおいて)は、セットνの
様々なカーディナリティに応じて異なる値にすることが可能であり、および/または様々
なランクハイポセシスにおいて異なる値にすることが可能である。
代替案3:UEは、各送信ポイントからのレートであるηmを計算し、それらのレート
Figure 2018067956
と、CoMP JTのレートであるηνとを比較する。ここで、κは準静的な状態のBS
から通知されるスケーリング係数である。κ=0の場合、シングルサービングTP送信レ
ートとCoMP JTレートとのオリジナル比較に低減する。
(2.3)最適な
Figure 2018067956
のCSIフィードバック
一般に、BSは、CSIフィードバックを送信して、UEに上りリンク(UL)リソー
スを事前に割り当てる。全てのCoMPスキームをサポートするため、CSI−RSリソ
ース毎のフィードバックが合意されているため、ULフィードバックリソースの多くは、
各ストリーム(2またはそれよりも大きいランクに関する、多くとも2つのデータストリ
ーム)について、N個のCQIと共に、各TPに関する送信ランクがベストとなる、最悪
のケースに対応できるように事前に割り当てられていなければならない。UE主体のCS
Iフィードバックが用いられていても、実際には、フィードバックビットは、はるかに小
さいかもしれず、ULフィードバックリソースが事前に割り当てられるため、シグナリン
グのオーバーヘッドを低減することはできない。そこで、いわゆる最適な
Figure 2018067956
のCSIフィードバックスキームを提案し、2つの代替アプローチを提供する。このスキ
ームは、共通ランク制約の有無に係わらずシステムに適用できる。
代替案1:BSは、準静的に
Figure 2018067956
の信号を送り、各リソースのCSIフィードバックを送信するため、
Figure 2018067956
となる
Figure 2018067956
であるCSI−RSリソースまたはTPを選択するよう、UEへ要求するように設定され
る。
また、BSには、
Figure 2018067956
のCSI−RSリソースまたはTPに対するCSIフィードバックに適用できるようなU
Lフィードバックチャネルを事前に割り当てる。アグリゲーテッドCQIまたはCSI−
RSリソース間の位相フィードバックが規定されると、これらのフィードバックにさらな
るULフィードバックリソースが割り当てられる。UEは、CSIフィードバックを送信
するために望ましい
Figure 2018067956
のTPを選択できる。CSI−RSリソースまたはTPに対応するCSIフィードバック
にて、さらなるシグナリングが必要となる。
Figure 2018067956
は、UE固有でもよく、全てのUEで統一してもよい。
上述のアプローチを用いると、
Figure 2018067956
のときにシグナリングのオーバーヘッドが大幅に減少することが分かる。その理由は、C
oMPクラスタはいくつかのマルチプルUEで構成され、ある特定のUEに対して効果的
に協調するTPの数は、2または多くても3であるためである。図1に示す例では、Co
MPセットが3台のTPから構成される。しかしながら、UE1−UE3については、2
つのTPが効果的に協調する。UE4においては、3つの協調TPのうちの最適な
Figure 2018067956
を選択することで、著しいパフォーマンス低下が発生しなようにすべきである。UEは、
Figure 2018067956
よりも少ないCSI−RSリソースまたはTPのCSIフィードバックを送信できる。
上述のアプローチによりフィードバックのオーバーヘッドを顕著に低減できるが、CQ
Iフィードバックの最悪のシナリオ、特にULフィードバックリソース、すなわちCoM
PセットのTPまたはCSI−RSリソースについて最大ランクを割り当てる場合はCQ
Iフィードバックを考慮する必要がある。このシナリオは、共通ランク制約がないケース
および共通制約はあるが使用するランクを特定しないケースのいずれにおいても利用でき
る。そのため、以下では、さらに不要なフィードバックリソースの割り当てを抑制するア
プローチを提案する。
代替案2:BSは、準静的に
Figure 2018067956
をシグナリングし、UEに対して、全ての
Figure 2018067956
のデータストリームのCSIフィードバックを送信するためのCSI−RSリソースまた
はTPを選択するよう要求するように設定される。BSは、
Figure 2018067956
のデータストリームに関するCSIフィードバックを適用できるようなULフィードバッ
クチャネルを予め割り当てる。アグリゲーテッドCQIまたはCSI−RSリソース間の
位相フィードバックが規定されると、これらのフィードバックに対してさらなるULフィ
ードバックリソースが割り当てられる。UEは、この
Figure 2018067956
のデータストリーム制約を用いて望ましいTPおよび各TPに関するランク、または選択
した全てのTPに関する共通ランクを選択できる。
代替案2のアプローチを用いると、UEは、
Figure 2018067956
であるCQIフィードバックセットの合計数を用いてTPを選択できる。例えば、UEは
、共通ランクが2またはそれ以上であれば、CSIフィードバックを
Figure 2018067956
のTPに対して送信できる、または、共通ランクが1であれば、
Figure 2018067956
のTPに対して送信できる、または、このケースでは、
Figure 2018067956
である限りTPの数がいくつであっても共通ランク制約を用いない。
上述した代替案2スキームの変形例の1つとして、アグリゲーテッドCQIを有するC
QIフィードバックの
Figure 2018067956
セットの制約がある。より少ないCSI−RSリソース毎のCSIフィードバックが報告されるように、UEは、アグリゲーテッドCQIが必要であるか否かを選択し、フィードバックリソースを占有するか否かを選択すればよい。
(2.4)CoMPフィードバックフォーマット
これまでに議論したように、CSI−RSリソース毎のフィードバックを用いると、各UEは、CoMPセット内の送信ポイントにCSIフィードバックを送信する。このCSI−RSリソース毎のフィードバックは、シングルポイント送信ハイポセシス(例えば、CSI−RSリソースに対応するTPからの送信)を想定して算出される。そのため、望ましいランクは異なる送信ポイント毎に算出されたCSIフィードバックにおいて変化する可能性がある。このオプションにおいて、UEは、各送信ポイントのベストなランクを対応するPMI/CQIとともに、そのサービングTPへ送信できる。
ネットワーク制御部がUEのCSI−RSリソース毎のフィードバックを制御できるシ
ンプルな方法は、UEのCoMPセット(別名:CoMPメジャメントセット)内の各T
Pについて、個別のコードブックサブセット制約を適用することである。言い換えると、
制御部は、準静的な状態で、CoMPセット内の各TPに適用すべきコードブックサブセ
ットを各UEに通知することが可能であり、UEは、CoMPセット内の各TPに対応す
るサブセットそれぞれにおけるプレコーダを探して報告する。これにより、制御部は、受
信するCSI−RSリソース毎のフィードバックを調節することが可能であり、例えばC
S/CBがより望ましいスキームであると決定したケースでは、UEのCoMPセット内
の全ての非サービングTPに対応するサブセットが、ランク1のプレコーディングベクト
ルを含むように設定できる。これにより、支配的な干渉ディレクションのより適切な量子
化や、CS/CBにおいて有益で良好なビーム協調が行われる。
さらに、オプションとして、制御部は、CoMPセット内の各TPについてUEから報
告されるランク個々のランク上限を設定することが可能であり、これらのランク上限を準
静的な状態でUEに伝達する。これはコードブックサブセット制約を用いて達成可能であ
り、個々にランク上限が設定されることでフィードバック負荷を低減できる。例えば、T
Pが4つの送信アンテナを有する場合、ランクに対して2ビット(上限は4ビット)とラ
ンク毎のPMIに対して4ビットの合計6ビットに変換される、最大サブセットサイズを
収容するようにデザインする必要があるため、コードブックサブセット制約を用いてフィ
ードバックのオーバーヘッドを減少させる必要はない。一方、ランク上限として2を課す
ことにより、オーバーヘッドはランク(最大でランク2)に対して1ビット、ランク毎の
PMIに対して4ビットの5ビットとなる。コードブックサブセット制約はランク上限と
一体となって用いることに注意する。
オプションとして、ネットワークは、準静的にUEから報告されるCSI−RSリソー
ス毎のフィードバックについて、個々にフィードバックモードを設定する能力を備えてい
てもよい。例えば、ネットワークは、UEに対してサブバンド毎のPMIおよびCQIを
報告させる、サービングTPに関するフィードバックモードおよびCoMPセット内の他
のTPのいくつか、または全てに関するサブバンド毎のCQIを用いてワイドバンドPM
Iの報告をさせるモードを使用してもよい。これにより、制御部は、著しいパフォーマン
スの低下を招くことなく、CoMPフィードバック全体の負荷を低減できる。
CSI−RSリソース毎のフィードバックモード、CoMPセット内の全てのTPに関
する共通ランク報告のような付随的な制約、およびさらなるアグリゲートCQIまたはポ
イント間の位相リソースのうちの特定の選択に関するUEからの全体的なCoMP CS
Iフィードバックを、CoMPフィードバックフォーマットとして定義する。CoMP
CSIフィードバックスキームの設計における主なボトルネックは、特定のCoMPフィ
ードバックフォーマットの報告に用いるULリソースのサイズを事前に割り当てられなけ
ればならず、負荷が最悪なケースでも対応できるように設計しなければならないことであ
る。その理由は、フィードバックを受信するTPは、それをデコードするためにUEのフ
ィードバックに用いる物理レイヤのリソースおよび属性を知る必要があることである。ま
た、UEで許容できるフォーマットセットからフィードバックフォーマットを動的に選択
させる場合、フィードバックを受信するTPは、UEで利用されるフォーマットおよびそ
の内容を複合的に決定するためにブラインドデコーディングを適用する。このようなブラ
インドデコーディングにより複雑性が増すため、許容できるCoMPフィードバックフォ
ーマットのセットには小さなカーディナリティ(例えば2)のみを許可するのがよい。他
のよりシンプルなソリューションは、制御部に対して、ネットワークにより再設定される
までの間にCSIフィードバックのフォーマットを適用する、UEのフィードバックフォ
ーマットを準静的に設定することである。
ここで、CoMPフィードバックフォーマット設計について、いくつかの有用なガイド
ラインを提供する。
1.CoMPセットサイズに依存するフィードバックフォーマット:UEのCoMPセ
ットは、ネットワークにより設定される。そのため、CoMPクラスタ内の考えられる各
CoMPセットサイズに対応して、1つのフィードバックフォーマットを定義できる。し
かしながら、シンプルなネットワーク設計では、フィードバックフォーマットの数が少な
いことが求められる。典型的なCoMPセットサイズの考えられる値は、セットサイズ2
およびセットサイズ3である。したがって、サイズ2のフィードバックフォーマットとサ
イズ3のフィードバックフォーマットとを個別に定義する。さらに、オプションとして、
3より大きな全てのサイズに共通の他のフォーマットを定義する。ネットワークは、各U
EのCoMPセットが3より大きなサイズとならないように自身を制限できるため、さら
なるフォーマットの定義は必要ない。UEは、自身のCoMPセットサイズに対応するフ
ォーマットを利用する。これらのフォーマットは個別に設計することが可能であり、与え
られるフィードバック負荷について導出できる重要な考えは、より小さなセットサイズ用
のフォーマットは、CoMPセット内のTPに関してさらに情報を伝達できることである
2.各CoMPフィードバックフォーマットにおけるCQIフィードバック:サブバン
ド毎の少なくとも1つのCQIは、CoMPセット内の各TP(または、CoMPセット
サイズが大きく、UEがそのCoMPセットの(設定されたカーディナリティの)どのサ
ブセットにもなりうるという望ましいTPセットのみについてCSIを報告するように設
定される場合、その望ましいTPセット内の各TP)に関するUEによって報告されるこ
とに注意する。我々は、CQIフィードバックを構成するいくつかのアプローチを明らか
にする。単純化のため、UEがCoMPセット内の各TPについてサブバンド毎に少なく
とも1つのCQIを報告しなければならないケースについて検討する。また、簡単な変更
に続けて他のケースを示す。
・UEは、CoMPセット内の各TPに関してサブバンド毎に1つまたは多くとも2つ
のCQIを報告するように構成される。これらのCQIは、これらのCQIでCoMPセ
ットの外側の干渉のみをキャプチャできるように、CoMPセット内の他のTPがミュー
トされているという想定の下で算出される。制御部は、対応する報告されたPMIおよび
CQIを用いて、サブバンド毎の各TPからユーザへのホワイト化された下りチャネルを
近似できる。すなわち、式(1)におけるモデルを参照すると、第iのTPからユーザへ
のホワイト化されたチャネルは、R−1/2であり、それは、
Figure 2018067956
として、TPに対応して報告されたPMIおよびCQIを用いて近似される。制御部は
、スケジューリング後の状態においてユーザから受信する信号を、
Figure 2018067956
とモデル化できる。ここで、
Figure 2018067956
は、
Figure 2018067956
を満たす付加ノイズである。式(6)のモデルを用いると、制御部は、送信プレコーダの
選択およびCoMP送信スキーム、すなわちCS/CB、DPS、またはJTの選択にお
いて、送信プレコードのデザインおよび受信SINR推定値を取得する。これにより制御
部に適切な送信スキームを選択させる。UEは、これらのCQIに加えて、サービングT
Pに関して、サブバンド毎の“フォールバック”CQIを報告できる。これらのCQIは
、CoMPセット内の他の全てのTPと同様に、CoMPセット外のTPからのUEで測
定される干渉量を合計した後にサービングセルについて報告されるPMIを用いて算出さ
れる。これらのCQIをサービングセルについて報告されるPMIとともに用いることで
、制御部は、各サブバンドについてサービングセルTPからユーザに送信されるホワイト
化された下りチャネル(CoMPセット間およびCoMPセット外の両方の干渉について
ホワイト化された)を近似することが可能であり、スケジュール後の状態においてユーザ
から受信した信号を、
Figure 2018067956
にモデル化できる。ここで、
Figure 2018067956
である。式(7)のモデルを用いると、制御部は、ユーザを従来のシングルセルユーザと
してスケジュールできる。これにより、シングルセルのフォールバックスケジューリング
が可能になる。
さらに、オプションとして、ネットワークは、各UEがサブバンド毎にアグリゲートC
QIを報告するように設定することもできる。アグリゲートCQIを計算するためにUE
で用いられるCoMPセットからのTPのセットは、ネットワーク(別名:制御部)で設
定される。アグリゲートCQIは、TPセットからのジョイント送信とみなして(CoM
Pセット内が無信号とみなせる場合は他のTPを用いて)算出されることが思い出されよ
う。式(6)のモデルによりJTにおけるスケジュール後のSINR推定値を取得でき、
そのようにして得られたSINRは、良好なJTゲインに関しては十分に正確である必要
はない。アグリゲートCQIを用いて得られるSINR推定値により、より良好なリンク
が適用され、ジョイント送信を用いたゲインが大きくなる。これらのサブバンド単位のア
グリゲートCQIの報告の代わりに、最良のM個のサブバンドについて(対応するサブバ
ンドのインデックスとともに)報告されてもよい。なお、Mはネットワークによって設定
される。さらに、オプションとして、ネットワークは、設定可能なランク上限値にしたが
ってこれらのアグリゲートCQIを算出させることもできる。例えば、ネットワークがこ
の限界値を1に設定した場合、1つのアグリゲートCQIがサブバンド毎に算出される。
これはアグリゲートCQIを算出する際に用いられるTPと対応するCSIリソース毎の
フィードバックにおいて、UEで決定された各PMIのうちの最良(最強)のカラムを用
いて算出される。ランク上限値がより高いケースにおいては、2つのアグリゲートCQI
がサブバンド毎に報告され、共通ランク制約を用いずにJTにおけるCSIフィードバッ
クに関してこれまでに記載された方法で決定できる最良(最強)のカラムサブセットを用
いて算出される。
・UEは、サブバンド毎に、CoMPセット内の各TPに対して1つまたは多くとも2
つのCQIを報告するように構成できる。これらのCQIは、CoMPセット内の他の全
てのTPと同様に、CoMPセット外のTPからUEによって測定された干渉量を合計し
た後に算出される。UEがCoMPセット内のTPから観測するスケジューリング後の干
渉量は、それへのサービングデータではなく、それらのTPに割り当てられた送信プレコ
ーダに応じて決定されることに注意する。制御部は、UEのCQIの算出に用いるサブフ
レームにてUEのCoMPセットのTPで用いられる詳細な送信手順の情報も利用できる
。これにより、スケジュール後のSINRの推定値を得るために報告されるCQIを制御
部に修正させることができる。この修正は、ネットワークが適用しようとする送信プレコ
ーダの選択やCQI消費の際に用いられるものを考慮した、適切なルールを用いて行って
もよい。このようなSINR推定値は、CS/CBまたはDPSを用いると、適度なCo
MPゲインを提供する。これらのCQIは、既にサービングTPについて報告されている
ため、さらなるフォールバックCQIを必要としないことに注意する。一方、JTゲイン
は、不適切なリンクの適用により低下してもよい。前述のケースで議論したように、オプ
ションとして、UEは、JT COMPのゲインを可能にするさらなるアグリゲートCQ
Iを報告するように構成できる。これらのアグリゲートCQIは、(構成された)TPセ
ットからのジョイント送信を想定して、CoMPセット内にあれば他のTPからの干渉量
を包含して算出される。
ここで、CoMPフィードバックフォーマットの設計に適用できるさらなる変形例を検
討する。
1.ランク報告における異なる柔軟度:これまでに議論した2つのケースのうちの1つ
は、高い柔軟度によりCoMPセットの各TPについて報告される報告ランク(最大ラン
クの上限値を用いても用いなくとも)を個々に設定できるものである。他の1つは、Co
MPセットの全てのTPについて共通ランクが常に報告されなければならないことである
。また、これらの2つのオプション間における柔軟度のレベルは、個々のサービングTP
について個々にランクが報告されるものと、CoMPセット内の全ての非サービングセル
の共通ランクが個々に設定されるものである。さらに、これらの2つのランク報告には、
それぞれ最大のランク上限値を課すことができる。このオプションは、完全に自由なケー
スと比較するとフィードバックが小さく、CoMPセットの全TPに関して共通ランクを
報告しなければならないケースと比較して、より正確なCSIを伝送できることに注意す
る。
(2.5)CoMPフィードバックフォーマット:CoMPメジャメントセットサイズ2
または3
この章では、メジャメントセットサイズ2および3である場合に焦点を当ててフィード
バックフォーマットの設計について詳細に説明する。以下では、各CSI−RSがTPに
マップ(または対応)できると仮定する。これらの原則は、CSI−RSが複数のTPの
アンテナポートにて構成される仮想TPに対応する、単純な状態におけるケースにも拡張
できる。まず、メジャメントセットサイズ2について検討する。以下、様々な代替手段を
掲載する。
・2つのCSI−RSリソースの各ポイントに関するCSI−RSリソースのフィード
バックは、メジャメントセット用に設定される。そのような各フィードバックは、CSI
−RSリソースに対応するTPからはシングルポイント送信ハイポセシスを想定し、残り
のTP(他のCSI−RSリソースと対応する)は無信号であると想定して算出されたP
MI/CQIで構成される。以下では、ミューティングを伴うポイント毎のCSI−RS
リソースフィードバックと称す。ポイント毎のCSI−RSリソースフィードバックにお
いては、ユーザから送信されるPMIおよびCQIの周波数グラニュラリティは、準静的
な状態においては、ネットワークによって個々に独立して設定できることに注意する。例
えば、ユーザは、サブバンド毎のCQIおよびワイドバンドPMIを1つのポイント毎の
CSI−RSリソースフィードバックにて送信し、サブバンド毎のCQIおよびサブバン
ド毎のPMIを他のポイント毎のCSI−RSリソースのフィードバックで報告するよう
に構成されている。
・2つのCSI−RSリソースに関するミューティングを伴うポイント毎のCSI−R
Sリソースフィードバック。さらに、PMI/CQIの個々のフォールバック(以下では
、フォールバックCSIと称する)もまた報告される。サービングTPからはシングルポ
イント送信であり、CoMPセット外の全てのTPからの干渉は、CoMPセット内の他
の非サービングセルからの干渉と同等であるという仮定の下で、このフォールバックCS
Iが算出される。簡略化およびさらなるシグナリングオーバーヘッドを避けるため、フォ
ールバックCSIにおけるPMIおよびCQIの周波数グラニュラリティは、サービング
TPのためのミューティングを伴うポイント毎のCSI―RSリソースフィードバックに
おけるカウンターパートと同等に保つことができる。他の全てのTPからの干渉に関する
共分散マトリックスは、用途に合ったネットワークで構成されたリソースエレメントを用
いてUEで推定できることに注意する。さらに、UEは、ネットワークによって、CoM
Pセット外からの干渉に関する共分散マトリックスを、特定のリソースエレメントを用い
て推定するように構成できる。ユーザは、すでに推定された、CoMPセットの他のTP
からプレコードされていない下りチャネルのマトリックスを活用するように構成されても
よい。このチャネル推定値を用いることで、UEはスケールされたアイデンティティー・
プレコーダを他のTPが利用するプレコーダとみなして、CoMPセット外用に算出され
た共分散マトリックスが付加された共分散マトリックスを算出できる。共分散マトリック
スの和は、フォールバックPMIの決定、関連するフォールバックSINRおよびフォー
ルバックCQIの算出に利用される。スケールされたアイデンティティー・プレコーダに
おけるスケーリング係数は、準静的な状態のUEへ通知されてもよく、平均トラフィック
負荷のような、他のTPからサービスが提供される(ネットワークに通知される)係数に
基づくことに注意する。より大きなスカラーは、より高いトラフィック負荷に相当する。
同様に、他のTPのプレコーダをコードワードがコードブックサブセットから均一に引き
出すことができるような、スケールされたコードワードマトリックスであると想定して、
他のTPの共分散マトリックスもUEで算出することができる。サブセットおよびスケー
リング係数の選択は、準静的な状態においてネットワークによりUEへ伝達される。
・2つのCSI−RSリソースに関するミューティングを伴うポイント毎のCSI−R
Sリソースフィードバック。シグナリングオーバーヘッドを省くため、フォールバックC
SIにおいては、フォールCQIのみが報告される。各サブバンドにおいて、これらのC
QIは、そのサブバンドおよび上述のスキームに対応する(ミューティングを伴うポイン
ト毎のCSI−RSリソースのフィードバックにおける)サービングTPについて報告さ
れるPMIを用いて算出される。あるいは、ミューティング状態においてサービングTP
について報告されるランクは、フォールバック用のアグレッシブな選択(フォールバック
は他のTPからの干渉と見なせることが思い出されよう)となるため、個々のランクイン
ディケータはフォールバックに割り当てることができる。特に、UEは、ミューティング
状態のサービングTPに関して報告されるものと同等またはそれ以下のランクRの選択お
よび示唆を行うことができる。サービングTP(ミューティング状態においてアソシエ―
テッドCQIからリカバーしたRのベストなSINRに対応する)に関して報告されるP
MIのRカラムが得られる。フォールバックCQIは、このカラムサブセットを用いて算
出される。
・2つのCSI―RSリソースのためのミューティングを伴うポイント毎のCSI−R
Sリソースフィードバック。ネットワークは、準静的な状態において、あるTPを、UE
がフォールバックCQIの算出に用いるサービングTPとみなすように構成できる。残り
のTPは干渉源として扱われて上述の手順が適用される。
・2つのCSI―RSリソースのためのミューティングを伴うポイント毎のCSI−R
Sリソースフィードバック。UEは、フォールバックCQIを算出するためにサービング
TPを動的に選択する。残りのTPは干渉源として扱われて上述の手順が適用される。フ
ォールバックの算出に用いるサービングTPの選択は、ミューティング状態で算出された
CQI毎により高いレートを提供するように構成できる。このケースでは、該選択がミュ
ーティング状態で算出されたCQIを用いて間接的にネットワークへ通知されるため、明
示的に通知する必要はない。さらに、該選択は、サブバンド毎のCQIに基づき、複数の
サブバンドにわたって変化させてもよい。しかしながら、よりシンプルなフォールバック
オペレーションを実現するため、UEは、全てのサブバンドに関するレート和に基づいて
ワイドバンドな選択を決定するように構成できるため、このケースにおいてもその選択が
間接的に通知されることになる。また、UEがワイドバンドベースでありながらも自由に
決定できるような選択をUEへ通知できるように、ワイドバンドインディケータを個々に
設定できる。
・2つのCSI−RSリソースのためのミューティングを伴うポイント毎のCSI−R
Sリソースフィードバック。1つのランクインディケータだけが報告される必要があるた
め、2つのCSI−RSリソースフィードバックにおいて共通ランク制約が行われる。オ
プションとして、上述したオプションのうちのいずれかの1つ毎にフォールバックCSI
も報告される。さらなるオプションとして、2つのPMI(ミューティングを伴うポイン
ト毎のCSI−RSリソースフィードバックについて決定される)を用いて算出されるア
グリゲートCQIも報告される。
次に、メジャメントセットサイズ3について検討する。以下に、様々な代替案を列挙す
る。
・3つのCSI−RSリソースに関するポイント毎のCSI−RSリソースフィードバック。そのようなフィードバックは、CSI−RSリソースに対応するTPからはシングルポイント送信ハイポセシスと仮定し、(他の2つのCSI−RSリソースと対応する)残りのTPは無信号であるとして、算出されたPMI/CQIから構成される。以下では、ミューティングを伴うポイント毎のCSI−RSリソースフィードバックと称す。ポイント毎のCSI―RSリソースフィードバックにおいて、ユーザから送信されるPMIおよびCQIの周波数グラニュラリティは、準静的な状態においては、ネットワークによって個々に独立して設定できることに注意する。該設定は、ユーザのCoMPセット内の異なるTPについて異なる設定にできる。
・3つのCSI−RSリソースに関するミューティングを伴うポイント毎のCSI−R
Sリソースフィードバック。さらに、個々のフォールバックPMI/CQI(以下では、
フォールバックCSIと称す)も報告される。これらのCQIは、サービングTPからの
シングルポイント送信、CoMPセット外の全てのTPからの干渉、CoMPセット内の
他のTPからの干渉を想定する。全ての他のTPからの干渉の共分散マトリックスは、ネ
ットワークがその目的で構成したリソースエレメントを用いてUEにより推定できること
に注意する。さらに、UEは、ネットワークによって、CoMPセット外からの干渉の共
分散マトリックスを、特定のリソースエレメントを用いて推定するように構成してもよい
。ユーザは、CoMPセット内の他のTPからのプレコードされていない下りチャネルの
マトリックスについて、既に推定した結果を活用するように構成してもよい。これらのチ
ャネル推定値を用いると、UEは、スケールされたアイデンティティー・プレコーダを他
のTPが利用するプレコーダとみなして、CoMPセット外用に算出された共分散マトリ
ックスが付加された共分散マトリックスを算出できる。共分散マトリックスの和は、フォ
ールバックSINRおよびフォールバックCQIの算出に用いられる。スケールされたア
イデンティティー・プレコーダにおけるスケーリング係数は、準静的な状態のUEへ通知
され、他のTPからサービスが提供される(ネットワークに通知される)平均的な通信負
荷などの係数に基づくことができる。より大きなスカラーは、より高いトラフクック負荷
に相当する。同様に、他のTPの共分散マトリックスも、他の各TPのプレコーダをコー
ドワードがコードブックサブセットから均一に引き出すことができるような、スケールさ
れたコードワードマトリックスであると想定して、UEにより算出できる。サブセット及
び(他の各TPと関連する)スケーリング係数の選択は、準静的な状態において、ネット
ワークによりUEへ伝達できる。
・3つのCSI−RSリソースそれぞれについてのミューティングを伴うポイント毎の
CSI−RSリソースフィードバック。シグナリングのオーバーヘッドを省くため、フォ
ールバックCSIにおいては、フォールCQIのみが報告される。これらのCQIは、サ
ービングTPに関して報告されたPMIおよび上述した手順を用いて算出される。また、
ミューティング状態においてサービングTPについて報告されるランクは、フォールバッ
クのアグレッシブな選択(フォールバックは他のTPからの干渉と見なすことを思い出さ
れよう)となりうるため、個々のランクインディケータをフォールバックに割り当てるこ
とができる。特に、UEは、ミューティング状態においてサービングTPに関して報告さ
れるものと等しい、またはそれよりも小さいランクRを選択できる。サービングTP(ミ
ューティング状態においてアソシエ―テッドCQIから回収されたRの最大SINRに対
応する)に関して報告されるPMIのRカラムを取得する。フォールバックCQIは、こ
のカラムサブセットを用いて算出される。
・3つのCSI−RSリソースに関するミューティングを伴うポイント毎のCSI−R
Sリソースフィードバック。ネットワークは、準静的な状態において、UEがフォールバ
ックCQIの算出に用いるサービングTPとみなしたTPで構成できる。残りのTPは干
渉源として扱われて上述の手順が適用される。または、干渉源として扱われる他の残りの
2つのTPにおけるサブセットは、準静的な状態において、ネットワークによりUEへ通
知される。サブセットに無いTP(もしもあれば)は、これらのCQIの算出時に無信号
とみなされる。フォールバックCQIはサービングおよび干渉TPの設定フォールバック
選択に基づいて算出できる、複数のハイポセシスがあることに注意する。1つのフィード
バック実施例において、複数のこのような選択に対応するフォールバックCQIは同時に
報告できる。または、フィードバックのオーバーヘッドを省くため、これらは時分割多重
方式で報告できる。特に、ユーザは、シーケンス内の各レポートがサービングおよび干渉
TPの特定の選択により算出されるフォールバックCQIを含む、各レポートのシーケン
スに従うように構成できる。シーケンスの設定は、準静的な状態においてネットワークに
より実行できる。
・3つのCSI−RSリソースそれぞれに関するミューティングを伴うポイント毎のC
SI−RSリソースフィードバック。UEは、フォールバックCQIの算出に用いるサー
ビングTPを動的に選択する。残りのTPは、干渉源として扱われて上述の方法が適用さ
れる。サービングTPの選択は、ミュート状態にて算出されるCQI毎の最大レートを提
供するような一つに設定できる。このケースでは、この選択がミュート状態にて算出され
るCQIを用いて間接的にネットワークに通知され、明示的に示される必要はない。さら
に、この選択は、サブバンド毎のCQIに基づき、複数のサブバンドに関するように変更
できる。しかしながら、シンプルなフォールバックオペレーションを実現するため、UE
は、全てのサブバンドに関するレート和に基づき、ワイドバンドな選択を決定するように
設定できるため、このケースにおいてもその選択が間接的に通知されることになる。また
、UEがワイドバンドベースでありながらも自由に決定できるような選択をUEへ通知で
きるようにワイドバンドインディケータを個々に設定できる。
・3つのCSI−RSリソースそれぞれに関するミューティングを伴うポイント毎のC
SI−RSリソースフィードバック。3つのCSI−RSリソースフィードバックにおい
て共通ランク制約が実行される。必要に応じて、上述したオプションのうちのいずれか1
つのフォールバックCSIも報告できる。さらに、必要に応じて、3つのPMI(ミュー
ティングを伴うポイント毎のCSI−RSフィードバック用に決定される)を利用して、
3つの全てのTPからのジョイント送信を仮定して算出されたアグリゲートCQIも報告
できる。
・3つのCSI−RSリソースそれぞれに関するミュートを伴うポイント毎のCSI−
RSリソースフィードバック。3つのCSI−RSリソースフィードバックにおいて共通
ランク制約が実行される。サービングPMIおよび他の1つのPMI(共にミューティン
グを伴うポイント毎のCSI−RSリソースフィードバック用に決定される)を用いて、
対応する2つのTPからはジョイント送信であり、残りのTPは無信号であると想定して
算出されたアグリゲートCQIも報告される。他のTPのワイドバンドな選択も通知され
る。必要に応じて、上述したオプションのうちのいずれか1つのフォールバックCSIも
報告できる。
ここで、メジャメントセットサイズが2および3のCoMPフィードバックフォーマッ
トデザインに適用できる、さらにいくつかの変形例を検討する。
・メジャメントセットサイズが2および3の両方において、議論している1つのオプシ
ョンは、個々のフォールバックCSIと共にメジャメントセットの各CSI−RSリソー
スに関するミューティングを伴うポイント毎のCSI−RSリソースフィードバックであ
る。共通ランク制約は、報告される全てのフィードバックに課すことができる。ここで、
この共通ランク制約を課すためのアプローチ(または手順)の要点を説明する。このアプ
ローチにおいて、UEは、まずフォールバックCSI(ここではPMI/CQI及びラン
クインディケータを含む)を算出し、他のポイント毎のCSI−RSリソースフィードバ
ックを、ポイント毎のCSI−RSリソースフィードバックで用いられるコードブックの
量子化のランクが、フォールバックCSIにおけるそれと同じとなるような制約下で算出
する。したがって、1つのランクインディケータをシグナルする必要がある。
このフォールバックランク制約を課すことで、CoMP UE(すなわちメジャメント
セットの1つ以上のTPに関するユーザ)にバイアスをかける、より低いランクでポイン
ト毎のCSIを報告させることに言及する。これは、フォールバックCSIが全ての非サ
ービングTPからの干渉を前提として算出されるためであり、そのためにより低いランク
が選択される。言い換えれば、CoMPユーザは、フォールバックシングルポイントスケ
ジューリングにおけるセルエッジユーザのようなものであり、そのためにより低いランク
をサポートする。フォールバックランク制約を全てのポイント毎のCSIに課すことで、
レートが低いと思われるCoMPユーザに、間接的により高いランク送信をさせないこと
になる。一方、それは重要な利点もある。ポイント毎のCSIに関するランク制約では、
ユーザは、必然的に、まず与えられたランクの最適なおおよその非量子化チャネルを決定
し、それを量子化する。また、一定の量子化負荷(コードブックサイズにより決定される
)が与えられる場合、より低いランクに関する量子化エラーが少なくなることは重要な事
実である。正味の影響は、最初のいくつかの支配的な特異ベクトル(好ましい方向を示す
)が、残りのものを全く報告しないことで、対応する特異値と共にユーザからより正確に
報告されることである。ランク制約がないケースにおいて、一般にユーザは量子化する特
異ベクトルのより大きなセットを選択する。これにより、中央スケジューラは、粗い精度
であるが、さらなるディレクションおよびアソシエーテッドゲインを知ることになる。
Figure 2018067956
フォールバックランク制約の影響に注目した結果を表1に示す。簡単に、2つのCoM
Pスキームおよび最適なCoMPスケジュールアルゴリズムを検討する。この結果から、
フォールバックランク制約は、ほどんど劣化が発生せず、各CoMPユーザからのより少
ないディレクションを正確に知ることにより、ネットワークは干渉をより適切に管理でき
、他のユーザへより高いランク送信ができなくすることで、損失をオフセットできること
を示唆していることが分かる。このように、フォールバックランク制約は、制約された量
子化負荷において有効なフィードバック低減策となる。
・フィードバックハイポセシスの動的フィードフォワード通知。
我々は、サービングまたは干渉TPのフォールバック選択の構成に基づいて算出できる
フォールバックCQIにおける複数のハイポセシスについて議論しており、CoMPセッ
ト外からの干渉が常に含まれていることが思い出されよう。一般に、各ハイポセシスは、
サービングTP(または、等しくは、チャネル推定値の取得に用いることができる、メジ
ャメントセット内のノンゼロパワー(NZP)CSI−RSリソース)の選択を示す1つ
の「チャネル部」と、1つの「干渉部」とに関連するCSIプロセスと言うことができる
。この干渉部は、REのセット(これは、ゼロパワー(ZP)CSI−RSリソースであ
り、干渉メジャメントリソース(IMR)とも称される)と関連付けることができる。こ
れまで議論したように、UEは、単純にREにおける干渉の共分散マトリックスを直接
測定する、または推定するよう指示されてもよく、REにおける干渉をUEに測定させる
構成とするか否かは制御部次第である(簡略化のため、以下では「共分散マトリックス
」を用いず、単に「干渉の測定/推定」を用いる)。または、UEは、IMRにおける干
渉(例えば、CoMPセット外からの干渉)を測定し、対応するNZP CRI−RSリ
ソースからのTPに関する決定されたチャネル推定値を用いて、CoMPセット内のTP
のサブセットからの付加的な干渉を、これまで議論されたスケールされたアイデンティテ
ィー・プリコーダと共にエミュレートするよう構成としてもよい。最大のCoMPゲイン
を達成するため、ネットワークは、異なるCSIプロセスが、それぞれの干渉のエミュレ
ーションに関する異なるIMR、および/または異なるNZP CSI−RSリソースを
用いてUEに設定されるようにしなければならないことに注意する。これまで議論した全
てのフィードバックフォーマットの設計(アグリゲートCQIを含むものを除く)は、複
数のCSIプロセスの構成に関して代わりに説明できる。例えば、これまでに記載したポ
イント毎のCSI−RSリソースフィードバックは、IMRがUEに関してCoMPセッ
ト外の干渉を測定するように構成され、NZP−CSI−RSリソースがUE用に対応す
るTPからのチャネル推定値を取得させるよう構成された、単純なCSIプロセスである
オーバーヘッドおよび複雑度を制限するため、UEに設定できる異なるCSIプロセス
数には制約を設けることができる。また、CSIプロセスセットを構成するCSIパター
ンの概念を定義できる。このようなパターンのコードブックは定義が可能であり、準静的
な状態においてUEに開示できる。制御部は、パターンを識別するインデックスをコード
ブックからUEへ動的に送信できる。UEは、そのパターンにてCSIプロセス毎にCS
Iを算出し、それらをフィードバックできる。
オーバーヘッドを低減するため、パターンを定義する際には、CSIプロセスの1つま
たはそれ以上を「CQIのみ」、すなわち、それらのCSIプロセスについて算出された
CSIにおいて、UEがPMI/RIを算出しない、とマークできる。そのような各プロ
セスでは、「CQIのみ」とマークされていないパターンにおける他のプロセスのPMI
を用い、マークされたプロセスと関連付けてCQIを算出するために同じ「チャネル部」
(すなわち、NZP−CSI−RSリソース)を備える。PMIが用いられるプロセスは
、そのような「CQIのみ」とマークされたプロセスから常に独立している。さらに、い
くつかのプロセスは、ワイドバンドPMIおよび/またはワイドバンドCQIを必要とす
るものとしてマークされることがあり、そのようなプロセスにおいて、UEはワイドバン
ドPMIおよび/またはワイドバンドCQIの算出および報告のみを行う。さらに、各プ
ロセスにおいて、個別のコードブックサブセット制約を各プロセスにそれぞれ設けること
が可能であり、および/または個別のランク上限値を各プロセスにそれぞれ設けることが
できる。必要に応じて、共通ランク制約をパターン内の全プロセスに課すことができる。
さらに、この制約に特化すると、パターン内のCSIプロセスは、UEがそのプロセスの
(RIを含む)CSIを算出し、残りの全てのプロセスについて算出されたRIを使用す
べき旨を示すようにマークしてもよい。このような最適化の全てはコードブックを定義す
る際に準静的に行うことが可能であり、各プロセスのコードブックおよび属性(またはマ
ーキング)は、コードブック内の各パターンにおいて、UEに準静的に伝達される。パタ
ーンのインデックスは動的な状態で伝達することが可能であり、UEはインデックスパタ
ーンおよびそのCSIプロセス成分の属性に続けてCSIを報告する。コードブックは、
UE固有の状態にて定義できることに注意する。または、コードブックは、各UEが設定
されたメジャメントセットに基づいてコードセットを知ることができるように、考えられ
るメジャメントセット毎に定義できる。
TP0、1、2によって形成されるCoMPメジャメントセットを用いてUEを検討す
ることで、コードブックのパターンの具体例について検討する。そこで、TP0、1及び
2と関連する「チャネル部」について、NZP−CSI−RS0、NZP−CSI−RS
1、NZP−CSI−RS2で示される3つのNZP−CSI−RSリソースを使用する
。CoMPメジャメントセット外の干渉の測定に用いるIMRは、IMR012で示され
る。さらに、CSI0、CSI1及びCSI2を、NZP−CSI−RS0、NZP−C
SI−RS1及びNZP−CSI−RS2から決定された「チャネル部」におけるCSI
プロセスとして定義する。干渉部は、I0、I1及びI2により定義される。ここで、I
0は、IMR012の干渉を直接測定/予測し、TP1及び2からの干渉をエミュレート
し、それらを加算することで算出される。TP1(TP2)からの干渉のエミュレーショ
ンは、NZP−CSI−RS1(NZP−CSI−RS2)からの予測されたチャネルと
、スケールされた理想プリコーダ(またはプレコーダコードブックサブセットの平均)と
を用いて実行される。同様に、I1及びI2は、IMR012における干渉の直接的な推
定と、(NZP−CSI−RS0及びNZP−CSI−RS−2)、(NZP−CSI−
RS0及びNZP−CSI−RS−1)を用いた干渉のエミュレーティング及び加算とに
よって算出される。最後に、iおよびjを{0、1、2}であるとしてCSIijを定義
する。ここで、チャネル部はNZP−CSI−RSiを用いて決定され、干渉は、IMR
012の干渉を直接的に測定/予測し、対応するNZP−CSI−RSリソースを用いて
Figure 2018067956
のセット内のTPからの干渉をエミュレーティング及び加算することで算出される。コー
ドブックは、(CSI0、CSI1、CSI01、CSI10)を含むパターンと、(C
SI0、CSI2、CSI02、CSI20)を含む他のパターンとを有するものとして
定義できる。制御部は、これら2つのパターンのうち、いずれか1つに対応するインデッ
クスをUEへ動的に送信できる。さらに、フィードバックオーバーヘッドを低減するオプ
ションとして、(CSI0、CSI1、CSI01、CSI10)のパターンにおいて、
CSI01及びCSI10に「CQIのみ」とマークできる。ここで、CQIは、CSI
0およびCSI1について決定されたPMIを用いて算出しなければならない。同様に、
(CSI0、CSI2、CSI02、CSI20)のパターンにおいて、CSI02及び
CSI20に「CQIのみ」とマークできる。CQIは、CSI0およびCSI2につい
て決定されたPMIを用いて算出しなければならない。
他の例において、コードブックは、以下の例外と共に先のように定義できる。(CSI
0、CSI2、CSI02、CSI20)のパターンにおいて、プロセスCSI02のC
SIは、先のNZP−CSI−RS0を用いて決定されたチャネル部を用いて算出される
が、干渉は、このIMRを用いてUEへ通知されるREにおいて、UEがCoMPセット
およびTP1以外からの干渉を直接測定/予測できるように制御部がTP0および2の無
信号を保証するIMR02を通じて、直接的に測定される。同様に、CSI20プロセス
のCSIは、NZP−CSI−RS2を用いて決定されたチャネル部と、IMR0で直接
測定された干渉とを用いて算出される。一方、CSI0プロセスのCSIは、NZP−C
SI−RS0を用いて決定されたチャネル部と、IMR02で直接測定された干渉と、N
ZP−CSI−RS2を用いてエミュレートされた干渉とを用いて算出され、CSI2プ
ロセスのCSIは、NZP−CSI−RS2を用いて決定されたチャネル部と、IMR0
2で直接測定された干渉と、NZP−CSI−RS0を用いてエミュレートされた干渉と
を用いて算出される。(CSI0、CSI1、CSI01、CSI10)のパターンに関
してUEがさらに必要とするCSI算出方法は、同様に、このIMRを用いてUEに通知
されるREにおいて、UEが直接的にCoMPセット外およびTP2からの干渉を測定/
予測できるように、制御部がTP0及び1の無信号を保証することを示すIMR01を用
いて規定できる。第2のコードブックにおいては、さらなるIMRが必要であるが、第1
のコードブックと比較して、より少ない干渉をエミュレートする必要があることに注意す
る。このように、パターンおよびCSI算出手順を適切に定義することで、制御部は、(
UE固有の状態でのIMRに関するREの予約の観点から)オーバーヘッドおよびUEに
おける干渉のエミュレーションの複雑性を制御できる。UEにおける干渉のエミュレーシ
ョンの複雑性は、直接測定/推定した場合よりも著しく高くする必要がないことに注意す
る。エミュレーションにおいて、UEが、推定されたチャネルと、予め算出された「代表
」プリコーダ(例えば、等方性またはプリコーダコードブックサブセット全体の平均)と
を用いて、干渉共分散マトリックスを算出することに注意する。干渉の直接測定でも共分
散の推定アルゴリズムを実装する必要があり、その結果、複雑性を大幅に省く必要はない
。さらに、直接測定は、実際には、測定中において干渉するTPによって採用されるプレ
コーダの選択によって生じる干渉を測定する。スケジュール後の状態におけるUEに起因
する干渉は、プリコーダの選択が異なることから最も起こり得る。制御部は、この不一致
を考慮したいくつかの補償を行う間、直接測定を行うためにUEで採用されたアルゴリズ
ムを知らないことで処理が困難になる。これは、ランダムまたは平均的なプリコーダを想
定しているため、そのエミュレーション方法には偏りがないように見える。
(3)CoMPにおけるPDSCHマッピング
(3.1)CoMPにおけるPDSCHマッピングの問題
(3.1.1)CRS−PDSCH衝突問題
レガシー(Release 8)なUEをサポートするため、CRSは定期的に送信さ
れる必要がある[3]。3GPP LTEセルラシステムは、多くとも4つのアンテナポ
ートのCRSをサポートしている。CRSは、セル固有の周波数シフトを用いてRE上に
配置される。そのため、CRSがサブフレームにて送信される場合、セル固有の周波数シ
フトとCRSポート数とにより、そのサブフレームにおける全てのCRS REの配置が
決められる。したがって、セルIDが異なるセルまたはTPでは、CRS REの配置が
異なる。このことにより、CoMP送信においては、PDSCHで送信されるデータシン
ボルとの衝突が発生する。2つのCoMP TPの一例が図3に示されている。CoMP
JTにおいて、データは両方のTPを用いて送信される必要がある。そこで、どのTP
のPDSCHマッピングがネットワークにより設定され、UEにより想定されるかが課題
となる。一方、DPSにおいて、CoMP送信はUEにトランスペアレントであるため、
UEは、最終的にどのTPがUEにサービスを提供するために選択されるのかわからない
。したがって、UEはこのTPから送信されるCRS REの正確な位置に関する情報を
持たない。また、DPSにおいて、UEは、UEが制御シグナルを受信するサービングT
Pに基づくCRSポジションを占有してもよいが、データシンボルとCRS信号とのミス
マッチによりパフォーマンス低下が起こる可能性がある。衝突したREの全てのデータシ
ンボルが検知のために喪失するため、このことはJTにおける問題よりも深刻に思われる
。CS/CBにおいてはサービングTPから常に送信が行われるため、CoMP CS/
CB送信スキームではこのような衝突問題が発生しない。
このような衝突問題は、同じセルIDのCoMP TPでも発生する。同じセルIDの
全てのTPにおけるアンテナポート数が同じである場合、CRSポジションは全てのTP
において完全に一致するため問題は発生しない。しかしながら、場合によっては、すなわ
ちHetNetではアンテナポート数が協調しているTPで異なることがある。低出力ノ
ードは、マクロ基地局よりも備えるアンテナ数が少ない可能性がある。セルIDが同じで
あるが、アンテナポート数が異なるCoMP TP、すなわち非対称なアンテナ設置環境
においては、より多くのアンテナポートを有するTPのCRSが、より少ないアンテナポ
ートを有するTPのPDSCHと衝突する。図4に示す例は、右側のTPが4つのアンテ
ナポートを備え、左側TPが2つのアンテナポートを有する。4つのアンテナポートを有
するTPは、データREにおいて2つのアンテナポートを備えるTPと衝突する4つのC
RS REを有することが分かる。非対称なアンテナ設置環境は、セルIDが異なるCo
MP TPにおいてもありえることに注意する。コード化されたQAM変調シンボル配列
は、順次PDSCH REリソースにマッピングされるため、CRS RE数が異なれば
、QAMシンボル配列がシフトするため、UEは配列を全くデコードできない可能性があ
る。これは、CRS干渉よりも深刻である。CRSポート数が同一セルIDのクラスタ内
の他のTPと同じで一定であれば、それらのTPの物理的なアンテナ数が異なっていても
衝突問題は発生しない。しかしながら、CRSベースのチャネル推測は、多少のパフォー
マンス低下を引き起こす。
DL送信では、MBSFNサブフレームとして設定されるサブフレームがいくつかあ
る(MBSFNは、単一周波数のネットワークにおけるマルチキャスト/ブロードキャス
トを意味する)。CRSは、これらのMBSFNサブフレームでは送信されない。したが
って、CoMP TPが同じMBSFNサブフレーム設定を持たない場合、CRS−PD
SCH衝突が発生する。例えば、時間インスタンスで、1つのTPが、あるREにて送信
されるCRSを有する非MBSFNサブフレームにある場合、同時に、そのメジャメント
セット内の他のTPはMBSFNサブフレーム上にある。PDSCHマッピングは、この
サブフレームにおける2つのTPで異なる。CoMP JTまたはDPSがこれら2つの
TPで実現される場合、CRS−PDSCH衝突が発生する。
(3.1.2)PDSCHスタートポイント
LTEやLTE−Aシステムにおいて、サブフレームにおける最初のいくつかのOFD
Mシンボルには、制御信号、すなわちPDCCHの送信用に割り当てられる。データチャ
ネルPDSCHは、PDCCH後の次のOFDMシンボルから開始する。異なる送信ポイ
ントにおいて、PDCCH送信に用いるOFDMシンボル数は変更できる。そのため、P
DSCHのスタートポイントは異なることがある。コード化されたQAM配列は、順次、
PDSCH REリソースにマップされるため、UEがPDSCHのスタートポイントを
知らない場合、CoMP送信におけるジョイント送信およびDPSの両方において、Co
MPセット内のTPにおけるPDSCHスタートポイントのミスマッチが発生する。図5
にその例が示されている。
(3.2)CoMPにおけるPDSCHマッピング
前述のCoMPにおけるPDSCH REマッピング問題に起因して、LTE−Aシス
テムにおいて適切なCoMP動作を行うため、いくつかの仮定やシグナリングが問題の解
決に必要であることがわかった。ここでは、CoMPにおけるPDSCHマッピングにつ
いて以下の選択を検討する。
(3.2.1)サービングセルとのアライメント
サービングセルの全ての情報およびシグナリングはUEで知られている。したがって、
追加のシグナリングを必要としないシンプルなソリューションは、以下のように示される
・CoMP UEは、PDSCHマッピングが、PDSCHスタートポイントおよびC
RS REポジションを含むサービングセルに常にアラインされていると仮定する。ネッ
トワークは、このような仮定にしたがってCoMP送信におけるPDSCHマッピングを
実行する。UEは、このようなシングルセルの非COMP送信におけるPDSCHマッピ
ングを常に仮定しているため、さらなる制御信号は必要ない。しかしながら、シングルセ
ルの非CoMP送信とは異なる、CoMP JTまたはDPS送信がスケジュールされる
と、ネットワークがPDSCHマッピングの原則に従ってQAMデータシンボルを割り当
てるため、この共通の想定はさらに詳細に説明する必要がある。
CoMP JTにおいて、共同スケジュールされた(サービングセル以外の)CoMP
TPからのPDCCH領域(PDCCHに関するOFDMシンボル数)がサービングセ
ル内のそれよりも大きい場合、上述のPDSCHマッピングのアプローチを用いると、P
DCCHミスマッチ領域内のPDSCHデータシンボルはサービングセルからだけ送信さ
れる。すなわち、非CoMP送信となり、共同スケジュールされたCoMP TPからの
PDCCシグナルにより干渉を受ける。共同スケジュールされた(サービングセル以外の
)CoMP TPからのPDCCH領域がサービングセルのそれよりも小さい場合、共同
スケジュールされたCoMP TPのPDCCHミスマッチ領域では、PDSCH RE
にて送信されるデータがない。これらのREはミュートできる。
DPS CoMPスキームにおいて、送信のために選択されたTPがサービングセルT
Pの場合、PDCCH(あるいはPDSCHスタートポイント)のミスマッチは発生しな
い。したがって、スペクトル効率の損失は発生しない。選択されたTPのPDCCH領域
がサービングセルのそれよりも大きい場合、PDSCHマッピングは、サービングセルの
それに設定されるが、PDCCHミスマッチ領域におけるQAMシンボルはパンクチャー
される。選択された送信TPがUEにトランスペアレントであり、UEはPDCCHミス
マッチ領域にてパンクチャーされたQAMシンボルの情報を持たないため、UEはデコー
ドするこれらのREポジションにて完全に関係のないPDCCH信号を受信する。選択さ
れたTPのPDCCH領域がサービングセルのそれよりも小さい場合、UEは、PDSC
Hマッピングがサービングセルのそれにアラインされることを想定しているため、サービ
ングセルのPDCCH領域と衝突する選択されたTPのPDCCHに続くOFDMシンボ
ルまたはシンボルはデータ送信に用いられない。ネットワークは、選択された送信TPの
PDSCHスタートポイントを、サービングTPのそれと同じになるように設定する。
これは、CRS/PDSCH衝突のケースと類似する。CoMP JTにおいて、サー
ビングセル以外の送信TPにおける全てのCRS REポジションでは、全てのCoMP
送信TPの間で完全なCoMPジョイント送信を達成できない。TPサブセットではJT
だけが可能である。これらのREポジションにおけるデータシンボルは、CoMP送信セ
ット内の他のTPにおけるCRS送信から干渉を受ける。サービングセルのCRS RE
ポジションにおいて、UEはこれらのREがCRSであると想定するため、CoMPセッ
ト内の他のTPで送信されるデータは無い。CoMP DPSにおいて、選択された送信
TPがサービングセルと異なる場合、ネットワークは選択された送信TPのCRSポジシ
ョン上のシンボルをパンクチャーし(送信せず)、データシンボルにおけるサービングセ
ルのCRS REポジションのREをスキップする。
このアプローチは、さらなる信号を発生させないため、標準仕様への影響が最小で済む
。しかしながら、リソースの浪費の可能性やCRS−PDSCHのRE衝突領域における
強い干渉により、スペクトル効率が低下する。
(3.2.2)準静的なシグナリングによる衝突回避
CRS/PDSCHの衝突問題を解決するいくつかの方法が[4]にまとめられている
。[4]に記載されたトランスペアレントアプローチのうち、1つのスキームは、CRS
送信のないMBSFNサブフレームにてCoMP UEへデータを送信することである。
この制約により、CoMP送信におけるリソース利用が制限される。2つ目のソリューシ
ョンは、CRS OFDMシンボルにおいてはデータを全く送信しないことであり、この
ことはCoMPセット内の任意のTPのCRSを含むOFDMシンボル全体が、CoMP
システムにおけるデータ送信で排除されることを意味する。このアプローチは、リソース
を浪費し、CoMPにおけるスペクトル効率のパフォーマンスが低下することは明らかで
ある。他のトランスペアレントソリューションは、単に同じセルIDのTPについてCo
MPを行うことである。しかしながら、CoMP送信は、異なるセルIDのセルにおいて
実行できることが合意されている。また、上述したように、シングルセルIDのCoMP
は、アンテナポート数が異なるCoMP TPにおける衝突問題を解決しない。これらの
全てのアプローチは効率的でないことがわかる。その他にいくかの非トランスペアレント
なアプローチがあり、例えばUEがアクティブなTPセットを識別し、データを衝突する
ことなくREへ割り当てられるように、UEのCoMP送信のTP(DPSまたはJT用
)へシグナリングすることである。別の非トランスペアレントなアプローチとして、動的
または準静的なCRSマッピングパターンのシグナリングがある。CoMP送信は、動的
にスケジューリングされ、UE固有であるため、アクティブなCoMP TPセットまた
はCRSマッピングパターンのシグナリングにより、DLシグナリングのオーバーヘッド
が大幅に増加する。
そこで、CRS/PDSCHの衝突問題に対処する、いくつかの効果的なCoMPトラ
ンスペアレントソリューションを提供する。CoMPシステムにおいて、ネットワークは
、UEがチャネル測定を行うTPセットを設定し、UEにシグナルすることが知られてい
る。そのようなTPセットは、メジャメントセットと呼ばれる。CoMP送信TPは、メ
ジャメントセットから選択される。UEは、メジャメントセットの各TPのCRSアンテ
ナポート数を把握しており、以下のリソースマッピングのアプローチを提供すると想定す
る。
・CoMP UEのメジャメントセットのTPにおいてCRS送信に割り当てるREの
ユニオンは、このUEのPDSCHにおけるCoMP(JTまたはDPS)データ送信に
用いるリソースマッピングから除外される。換言すると、CoMP UEのPDSCHに
おけるリソースマッピングは、このUEに関するメジャメントセットのどのTPにおける
CRS送信に割り当てられる、REポジションも避けるべきである。
CoMP UEが既にメジャメントセット内のTPのCRS情報を知っている場合、U
Eは、CRS REポジションのユニオンを知っている。そのため、RB上のリソースマ
ッピングは、送信及び検出のために、ネットワークとUEの両方に知られている。また、
メジャメントセットは一般的に小さいため、CRS REポジションのユニオンは、どの
TPのCRSに含まれるOFDMシンボルにおけるRE数よりも少ない。そのため、提案
するトランスペアレントアプローチは、既存のアプローチよりも効率的である。このリソ
ースマッピングはユーザ固有であるが、ネットワークは既にユーザ固有のCoMP送信を
動的に管理しているため、ネットワーク側で複雑性が増すことはない。さらに、この提案
するアプローチは、異なるセルIDのケースと、同じセルIDであるが非対称なアンテナ
構成であるケースの両方の衝突ケースに適用できる。例えば、図3および図4に示した例
におけるリソースマッピングのソリューションは、図6の左部分および右部分に示されて
いる。それぞれの例について、メジャメントセット内に2つのTPだけがあると想定する
。図6の左図から、異なるセルIDの2つのTPからのPDSCHにおけるCRS RE
ポジションのユニオンは、データマッピングから除外されることがわかる。右図において
、データ送信から除外されたCRS REポジションのユニオンは、4つのCRSアンテ
ナポートを備えるTPのCRS REと原則的に同じである。したがって、同じセルID
のTPにおいては、ソリューションを以下のように書き換えることができる。
・同じセルIDのCoMP TPにおいて、CoMP UEに関するPDSCH上のJT
またはDPS COMPデータ送信のいずれか一方のリソースマッピングは、このUEの
メジャメントセット内のCRSアンテナポートが最大数であるTPのそれに従う。
提案するスキームの変形例として、ネットワークが、セルIDまたはCRS REポジ
ションの周波数シフトと、CoMPクラスタ内の全てのTP、すなわちネットワーク配置
に基づくCoMPネットワークにおける最大のTPセットのCRSアンテナポート数を含
むCRSパターン情報をブロードキャストする方法がある。同一セルIDのCoMPク
ラスタにおいては、セルIDがUEに知られているため、CRSアンテナポートの最大数
のみが、CoMPクラスタがサービスを提供する全てのUEにブロードキャストされる(
CoMPメジャメントセットは、CoMPクラスタにおけるUE固有のTPのサブセット
である)。全てのCoMP UEのリソースマッピングは、異なるセルIDのCoMPク
ラスタ内の全てのTPに対するCRS REポジションのユニオン、またはCRSアンテ
ナポート数が最大のTPに対応するCRS REポジションを避けて行われる。このアプ
ローチは、UE固有ではないため、ネットワーク側のリソースマッピングにおいてさらに
複雑性が増すことはない。しかしながら、除外されるREポジションは、CRSのアンテ
ナポート数としてありえる最大数、すなわち4と対応するため、このアプローチは、同一
セルIDのCoMPのシナリオに対してのみ適切である。異なるセルIDのCoMPクラ
スタにおいては、CoMPクラスタのサイズが、一般に、UE固有のCoMPメジャメン
トセットのサイズよりもはるかに大きいため、このアプローチは効率的ではない。大きな
サイズのCoMPクラスタを用いると、このアプローチにより、最終的に、いくつかのT
PのCRS REを含むOFDMシンボルが除外される可能性がある。
CRSは、チャネル推定およびデータシンボル検出のための、主としてLTE(リリー
ス8)のUEで用いられる。LTEアドバンスド(リリース10以降)システムにおいて
、UEはチャネル推定にCSI−RSを用いる。UEは、CRSの監視および検出を行わ
ない。そのため、UEは、メジャメントセット内のTPの、CRSポジションの周波数シ
フトまたはCRSのアンテナポート数、その結果としての、CRS REマッピングパタ
ーンを知ることができない。このケースでは、以下の代替案を提案する。
(代替案−CRS−1.1):ネットワークは、各TPのCRS周波数シフトと、UE
のメジャメントセット内のTPのCRSアンテナポートの最大数とをUEへ準静的にシグ
ナルする。UEは、各TPのCRSパターンがCRSアンテナポートの最大数に対応する
CRSポジションに従うと想定する。そのため、基地局におけるCoMPデータ送信のた
めのPDSCHマッピングは、CoMP UEのCRSポジションのユニオンと同じ想定
に従う、または準静的に送信されるインディケータを用いてUEに通知される、サービン
グセルのPDSCHマッピングに従う。
(代替案−CRS−1.2):ネットワークは、CRS周波数シフトと、UEのメジャ
メントセット内の各TPのCRSアンテナポート数とをUEへ準静的にシグナルする。U
Eは、メジャメントセット内の各TPのCRSパターンを取得できる。基地局におけるC
oMPデータ送信のためのPDSCHマッピングは、このCoMP UEのCRSポジシ
ョンのユニオンと同じ想定に従う、またはサービングセルのPDSCHマッピングに従う
(代替案−CRS−1.3):ネットワークは、セルIDと、メジャメントセット内の
それぞれに関するCRSアンテナポート数とをUEへ準静的にシグナルする。UEは、メ
ジャメントセット内の各TPのCRSパターンを取得できる。基地局におけるCoMPデ
ータ送信のためのPDSCHマッピングは、このCoMP UEのCRSポジションのユ
ニオンと同じ想定に従う、またはサービングセルのPDSCHマッピングに従う。
CRS周波数シフトおよびCRSアンテナポート数の情報を用いて、UEはCRSパタ
ーンまたはREポジションを識別する。また、より少ないアンテナポートに関するCRS
REポジションは、より多いアンテナポートに関するそれのサブセットである。メジャ
メントセット内の各TPのセルIDおよびCRSパターンを知ることで、CoMPセット
内の他のTPのCRS REと衝突するTPにおけるPDSCH REにてデータが送信
される場合、UEは、CRS信号を検出できるため、受信性能を改善するために干渉キャ
ンセルを実行できる。メジャメントセット内の各TPにおけるMBSFNサブフレームの
情報、すなわちMBSFNサブフレーム構成もまたCoMP UEに準静的にシグナルで
きる。上述の3つの代替案において、PDSCHマッピングから非MBSFNサブフレー
ム上のメジャメント内のTPのCRS REのユニオンを除外するだけで、ミュートされ
たCRS RE数を低減し、その結果としてスペクトル効率を向上させることができる。
CoMP UEのCRS REパターンのユニオンを得るため、ネットワークは、まず
周波数シフトであるνm、並びに上述の代替案−CRS−1.2などのメジャメントセッ
ト内のM台のTPのCRSポート数であるp,m=1,…,Mを準静的にシグナルする
。セット
Figure 2018067956
を、メジャメントセット内の第mのTPのCRS REポジションのセットと定義する。
メジャメントセット内の全てのCRS REのユニオンは、
Figure 2018067956
で与えられる。代替案−CRS−1.1において、メジャメントセット内のTPのCRS
アンテナポートの最大数、すなわち、
Figure 2018067956
がUEにシグナルされる。UEにて想定されるTP−mのCRS REのセットは、
Figure 2018067956
である。
Figure 2018067956
を得ることに注意する。代替案−CRS−1.1においては、
Figure 2018067956
内の全てのCRS REがPDSCHマッピングから除外される。代替案−CRS−1.
3において、CoMPセット内のTPのセルIDがUEにシグナルされると、UEはCR
S周波数シフトνを推定できる。UEに通知されるCRSポート数またはCRSポート
の最大数を用いて、代替案−CRS−1.3におけるPDSCHマッピングは、CRS
REのユニオン、すなわち代替案−CRS−1.2または代替案−CRS−1.1におけ
Figure 2018067956
または
Figure 2018067956
を回避する。
Figure 2018067956
は、メジャメントセット内の第mのTPからの第tのサブフレームにおけるMBSFNサ
ブフレームのインディケータであり、I(t)=1はTP−mのサブフレーム−tがM
BSFNサブフレームであることを示し、I(t)=0はそれ以外であることを示して
いる。MBSFNサブフレーム構成がCoMPのUEにシグナルされると、UEは、I
(t)、
Figure 2018067956
、tを取得できる。サブフレームtのCRS REのユニオン、
Figure 2018067956
または
Figure 2018067956
は、代替案−CRS−1.1、代替案−CRS−1.2または代替案−CRS−1.3に
おける第tのサブフレームのPDSCH REマッピングから除外される。
Figure 2018067956
また、アンカーサービングセルに従ってPDSCHマッピングが設定されるCoMP
CS/CB送信もサポートするため、UEに対して、CRS REパターンの信号ととも
に、サービングセルに従った、またはメジャメントセット内の全CRSポジションのPD
SCH REマッピングを示唆する、表2に示すような追加の1ビットを送信する。メジ
ャメントセット内のTPのMBSFNサブフレーム構成をUEが知っている場合、CRS
REのユニオンは、そのサブフレーム内に存在するCRS REのユニオンであること
に注意する。
ここでは、常にアンカーサービングセルのPDSCHマッピングを想定するデフォルト
のアプローチに対する、上述の準静的アプローチの利点について議論する。該デフォルト
のアプローチにおいて、eNBは、任意の送信TPのためのPDSCH REマッピング
を、サービングセルのためのそれとして設定する。DPSにおいて、メジャメントセット
内のサービングTP以外のTPが送信中であるとき、このTPのCRSポジション上のP
DSCHは、データ送信に使用されない。UEは、サービングセルのPDSCHマッピン
グを想定した場合、実際には何のデータ情報も送信しないことで、ダーディービット/ノ
イズと称されるノイズ信号を受信することになり、これらのCRSポジション上のデータ
のデコードを試みる。これらのシナリオのパフォーマンスを評価するため、簡単なシミュ
レーションを行う。長さ576の情報ビットは、1/2レートのLTEターボコードを用
いてエンコードされる。合計で5パーセントのコード化されたビットがCRS/PDSC
Hの衝突による影響を受けると想定する。パンクチャリング5%コード化ビット(PDS
CHミュート)と、5%ダーティ受信データ(純粋ノイズ)と、2.5%パンクチャリン
グプラス2.5%ダーティデータのAWGNチャネル内の1/2レートコードのパフォー
マンスを比較する。パンクチャリングまたはミューティング5%コード化ビットは、衝突
するREにおける送信を回避する上記のアプローチを表す。2.5%パンクチャードビッ
トプラス2.5%ダーティデータのケースは、デフォルトのPDSCHマッピングのDP
Sを表す。5%ダーティデータのケースは、サービングTPがMBSFNサブフレームに
ある場合に、非MBSFNサブフレーム上でサービングTP以外のTPが送信するシナリ
オを示す。これらのケースのブロックエラーレート(BLER)を図9に示す。5%ダー
ティビットでは、著しくパフォーマンスが低下することが分かる。衝突するREポジショ
ンでダーティビットが半分のとき、REミューティングと比較すると全体的なパフォーマ
ンスが依然として低下する。
ここで、CRS/PDSCHの衝突を回避する、提案するリソースマッピングの、デー
タシンボル配列のマッピングまたは割り当てについて検討する。CRS/PDSCHの衝
突を回避するどのような方法においても、CoMPデータ送信のRBにおけるRE数は、
従来のシングルセルまたはCoMP CS/CB送信におけるそれよりも少ない。割り当
てられる送信ブロックサイズ(TBS)は、同じ変調符号方式(MCS)にて同じ実効デ
ータレートを維持するため、データ送信で利用できるREの変化に応じて変化させるべき
である。しかしながら、CRS/PDSCHの衝突を回避する提案するスキームに関して
割り当てられるTBSの変化に対応するため、最終的に仕様に大きな影響を与える[5]
のTBSテーブルの全体を変更する必要がある。そこで、次の方法を提案する。TBSの
割り当ては、[5]における同じTBSテーブルに従う、同じデータシンボル配列、すな
わち、S、S、…を得る。ここで、図3におけるケースを例としてとりあげる。まず
、図7の左側に示すように、サービングセルまたはTPのデータ送信に従ってUEにデー
タシンボルを割り当てる。CRS/PDSCH衝突を回避するリソースマッピングにおい
て、図7の右側に示すように、ネットワークまたはCoMPアクティブTPは、このUE
のCoMPメジャメントセット内の他のTPにおけるCRS REポジションと衝突する
当初から割り当てられたデータシンボルを送信せず、単純にパンクチャーする。CRS/
PDSCHの衝突回避のために提案するリソースマッピングは、データ送信において多く
のREを除外しないため、最終的な実効情報レートのわずかな増大は、受信機のパフォー
マンスにほとんど影響を与えない。
ネットワークが、衝突しているRE上にシンボルを配置せず、REにデータシンボルを
順に割り当てる、別のアプローチが図8の右側に示されている。このアプローチでは、シ
ンボルシーケンスの最後におけるデータシンボルが割り当てられない、または送信されな
い。最終的な実効情報レートはこれまでのアプローチと同じであるが、サブブロックが離
間することに起因する、シーケンスの最後における連続したデータシンボルのパンクチャ
リングにより、比較的大きなパフォーマンスの低下が生じる可能性がある。
PDSCHスタートポイントもまた準静的な状態でUEへ通知される必要がある。以下
のスキームでは必要であればPDSCHスタートポイントに注意する。
・ネットワークは、UEに対して、そのUEのCoMPメジャメントセット内のCRS
REポジションのユニオンを準静的に通知する。また、ネットワークは、PDSCHの
スタートポイントを設定し、UEに対して準静的に送信する。そして、ネットワークは、
準静的に設定されたPDSCHスタートポイントからPDSCH REマッピングへQA
Mシンボルを設定する。さらに、ネットワークは、PDSCH REマッピングに対する
連続したQAMシンボルのサービングセルのCRSパターンに従って、またはCoMPメ
ジャメントセット内のCRSポジションのユニオンを回避するように、PDSCH RE
マッピングに対するQAMシンボルを形成する。
・ネットワークは、UEに対して、CRSポジションの周波数シフトまたはセルIDと
、そのUEのCoMPメジャメントセット内の各TPのアンテナポート数とを準静的に通
知する。ネットワークは、PDSCHのスタートポイントを設定し、UEに対して準静的
に送信する。ネットワークは、準静的に設定されたPDSCHスタートポイントに従って
、PDSCH REマッピングに対するQAMシンボルを設定する。さらに、ネットワー
クは、PDSCH REマッピングの連続するQAMシンボルにおけるサービングセルの
CRSパターンに従って、またはCoMPメジャメントセット内のCRSポジションのユ
ニオンを避けるように、PDSCH REマッピングへの連続するQAMシンボルを形成
する。
上記のアプローチにおいて、PDSCHスタートポイントは、UEに個別に通知される
ことに注意する。2ビットのインディケータを用いた以下の準静的なアプローチについて
も検討できる。PDSCHスタートポイントの準静的な通知は、CoMP PDSCHマ
ッピングインディケータのビット数を増やすことなく、このアプローチに組み込むことが
できる。
・ネットワークは、UEに対して、CRSポジションの周波数シフトまたはセルIDと
、そのUEのCoMPメジャメントセット内の各TPのCRSポート数とを準静的に通知
する。ネットワークは、PDSCHスタートポイントと、PDSCHマッピングのCRS
パターンとを設定し、UEに対して準静的にシグナルする。ネットワークは、1つのTP
のPDSCHマッピングに従ったPDSCH REマッピングまたはサブフレームのメジ
ャメントセット内のTPのCRS REポジションのユニオンを除外することで、PDS
CHマッピングに従って準静的にシグナルされるインディケータとともにUEへ通知され
る、PDSCH REマッピングへのQAMシンボルを設定する。ネットワークは、必要
であれば、UEに対して同じインディケータを用いて通知される準静的に設定されたPD
SCHスタートポイントに従って、PDSCHマッピングを設定する。
Figure 2018067956
これは、CRS情報及びPDSCHスタートポイントをTPインデックスでタグ付けす
ることで実現できる。ネットワークは、UEに対してシグナルすることで、ネットワーク
がPDSCHマッピングを設定する際に従うTPのインデックスを示す。現在の標準仕様
においては、CoMPメジャメントセットに多くとも3つのTPがあるため、このような
情報の搬送には2ビットのインディケータで十分である。また、表3で示すように、我々
はサブフレーム内の全てのCRS REのPDSCHマッピングのオプションを含むこと
ができる。セルレンジの拡大がHetNetシナリオにおいてあるUEに適用され、ネッ
トワークがDLデータ送信のマクロセルeNBを常に設定する場合、このアプローチは特
に有用である。前述のように、上記の表におけるインディケータは、CRS/PDSCH
の衝突回避のためだけにPDSCH REマッピングに適用される、PDSCHスタート
ポイントを含んでいる。インディケータが11のケースでは、PDSCHスタートポイン
トは、メジャメントセット内のTPのそれにおけるPDSCHスタートポイントの最大ま
たは最小の数とすることができる。
(3.2.3)PDSCHマッピングの動的シグナリング
ネットワークは、UEに対してPDSCHスタートポイントを準静的に通知することが
できるが、DPSにおいては、CoMPメジャメントセット内のTPのPDSCHスター
トポイント間にミスマッチがあれば、スペクトル効率が低下してCoMPのパフォーマン
スゲインが低下する。CoMPパフォーマンスを向上させるため、スタートポイント及び
CRSパターンを含むPDSCHマッピング情報をUEへ動的に伝達できる。ここで、こ
の目標を達成し、信号のオーバーヘッドが小さいCoMP送信スキームの全てをサポート
する以下の代替案をリストアップする。
(代替案−CRS−2.1)ネットワークは、UEに対して、CRSポジションの周波
数シフトまたはセルIDと、そのUEのCoMPメジャメントセット内の各TPのCRS
アンテナポート数とを準静的に通知する。また、ネットワークは、UEに対して、PDS
CHマッピングに設定されるPDSCHスタートポイントを動的にシグナルする。ネット
ワークは、PDSCHスタートポイントからPDSCH REマッピングに対するQAM
シンボルを設定する。また、ネットワークは、PDSCH REマッピングのための連続
するQAMシンボルのサービングセルのCRSパターンに従う、またはCoMPメジャメ
ントセット内のCRSポジションのユニオンを連続して回避するように、PDSCH R
EマッピングへQAMシンボルを設定する。
(代替案−CRS−2.2)ネットワークは、UEに対して、CRSポジションの周波
数シフトまたはセルIDと、そのUEのCoMPメジャメントセット内の各TPのCRS
アンテナポート数と準静的にを通知する。また、ネットワークは、UEに対して、PDS
CHマッピングのTP、またはCRSのパターンも準静的にシグナルする。また、ネット
ワークは、UEに対して、PDSCHマッピングのために設定されるPDSCHスタート
ポイントを動的にシグナルする。また、ネットワークは、動的に構成されたPDSCHス
タートポイントから始まり、準静的に構成されたCRSパターンまたはPDSCHマッピ
ングのTPに従う連続的なPDSCH REマッピングのためにQAMシンボルを設定す
る。
(代替案−CRS−2.3)ネットワークは、UEに対して、CRSポジションの周波
数シフトまたはセルIDと、そのUEのCoMPメジャメントセット内の各TPのCRS
のアンテナポート数と準静的にを通知する。また、ネットワークは、UEに対して、PD
SCHマッピングに用いるために設定されるPDSCHスタートポイントおよびPDSC
HマッピングにどのTPまたはどのCRSパターンを用いるかを動的にシグナルする。P
DSCHのCRSパターンは、UEに対して準静的にシグナリングされるCoMPメジャ
メントセット内のTPのインデックスまたはCRSパターンとともにUEへ動的に伝達で
きる。ネットワークは、動的に設定されるPDSCHスタートポイントから始まるPDS
CH REマッピングと、動的に設定されるPDSCHマッピングのためのCRSパター
ンまたはTPに従う連続的なPDCHマッピングに用いるQAMシンボルとを設定する。
代替案−CRS−2.1のアプローチは、UEに対して動的に送信される1ビットのイ
ンディケータを用いた、前述の準静的なアプローチの単純な延長であることがわかる。代
替案−CRS−2.2のアプローチでは、CRS全体のPDSCH REマッピングは、
依然として準静的なアプローチに従うが、PDSCHスタートポイントは、UEに対して
動的にシグナルされる。代替案−CRS−2.3のアプローチは、表3における2ビット
のインディケータを用いた準静的なアプローチの拡張であり、UEに対して動的にシグナ
ルすることになる。しかしながら、動的なシグナリングを用いると、代替案−CRS−2
.3においては、準静的なアプローチである表3においてインディケータが11である場
合に、同じPDSCHマッピングの設定は効率的でない。表3における最初の3つのイン
ディケータの値、すなわち00、01、10のインディケータを用いる、DPSのPDS
CHマッピング問題はすでに取り扱われている。1つ以上のTPが送信に関与するような
CoMP JTのマッピング問題だけが残る。このケースにおいて、セル内の全てのTP
のCRSポジションを回避するようなマッピングの代わりに動的なシグナリングが可能な
ハイブリッドなアプローチにおいては、全てのREを順に占有するようなPDSCH R
Eマッピングを実行する方が好ましい。衝突したCRS REでは、シングルTPのみ、
またはTPのサブセット(例えば、3TP JT)が送信に関与する。そこで、以下の代
替案を提案する。
(代替案−CRS−2.3A)ネットワークは、UEに対して、CRSポジションの周
波数シフトまたはセルIDと、そのUEのCoMPメジャメントセットの各TPにおける
CRSアンテナポート数とを準静的に通知する。また、ネットワークは、PDSCHマッ
ピング(及び必要であればPDSCHスタートポイント)が、それらに対応するインデッ
クスの通知に従うような、または(1)そのサブフレームのメジャメント内のTPの全て
のCRS REセットの共通部分を除いて、または(2)そのサブフレームのメジャメン
ト内のTPの全てのCRS REを単純に占有する、PDSCH REマッピングをUE
に示すような、CRSパターンをUEに対して動的に通知する。
Figure 2018067956
(1)および(2)は、代替案−CRS−2.3Aにおける、このアプローチの2つの
オプションであることに注意する。代替案−CRS−2.3Aにおける動的なインディケ
ータは表4で与えられる。数学的には、代替案−CRS−2.3Aにおいて、インディケ
ータが11の場合にCRS REのセット
Figure 2018067956
(または、
Figure 2018067956
)がPDSCHマッピンまたは
Figure 2018067956
から除外される。
代替案−CRS−2.3Aの実行コードレートは、ジョイント送信におけるTPのCR
Sポジションのユニオンを避けるようなPDSCHマッピングよりも低くなるため、強い
干渉下でもパフォーマンスゲインとなる。これを説明するため、これまでのシンプルな例
を用いたCoMP JT(パンクチャリング/ミュート)におけるCRSの回避、または
シングルTP上の送信に伴うCRS REの占有、またはこれまで示したAWGNチャネ
ルにおけるLTEターボコードがレート1/2のケースを用いたCoMP TP(強いノ
イズ下)のサブセットについて、それぞれのPDSCHマッピングのパフォーマンスを比
較する。その結果を、図10に示す。6dBの強ノイズ下では、パンクチャリングケース
よりもパフォーマンスゲインが上回っていることがわかり、このことは、CoMP JT
においては、あるTPのREポジションが他のTPのCRS REと衝突する場合、そこ
でコード化されたシンボルを送信することが望ましいことを意味する。
CoMP UEとCRSの干渉のキャンセルにて利用可能な全てのCoMP TPのC
RS情報を実装できる場合、代替案−CRS−2.3Aのアプローチは、CRS REポ
ジションのPDSCH REマッピングよりも良好なパフォーマンスを提供する。または
、UEは、少なくともサービングセルからのCRSの干渉をキャンセルできる。CRSの
干渉が強すぎる場合、データシンボルと衝突するCRSをどこかで復調するか、または復
調しないかの決定は、UE次第である。PDSCHマッピングインディケータが11に設
定されているとき、PDSCHスタートポイントは、UEに対して準静的に通知されるメ
ジャメントセット内のTPのPDCCH領域(またはPDCCH OFDMシンボル)の
最小または最大サイズを想定して設定できる。
以上の内容は、説明及び例示のためのものであり、該内容に制限されるものではなく、
ここで開示した発明の範囲は、発明の詳細な説明から決定されるものではなく、特許法上
許される最大の範囲で解釈される特許請求の範囲から定められるものであることが理解さ
れよう。ここで示し、説明した実施形態は、本発明の原理を示しただけであり、当業者は
、本発明のスコープおよび主旨から逸脱しない範囲内で、様々な変形例を実現できること
を理解されよう。当業者は、本発明のスコープおよび主旨から逸脱しない範囲内で、他の
様々な特徴の組み合わせを実現できるであろう。
システムのさらなる詳細A
本文書では、ヘテロジーニアスの無線ネットワークにおける多地点協調送受信(CoM
P)スキームについて検討する。これらのヘテロジーニアスネットワークは、利用可能な
スペクトルにおいて複数のユーザにサービスを提供する異なる送信ポイントのセットから
構成される。より良好なリソース割当てを実現するため、送信ポイントセットは複数のク
ラスタに分割され、各クラスタはサービスを提供すべきユーザのセットに割り当てられる
。クラスタ内の全ての送信ポイントと適切なCoMPスキームを用いたジョイントリソー
ス割当(スケジューリング)は、各クラスタ内の光ファイバーバックホールを利用するこ
とで実現可能となる。本文書における我々の貢献は、このジョイントスケジューリング問
題に関する近似アルゴリズムの設計にある。我々は、ジョイントスケジューリング問題が
極めてNP困難であることを示し、一定係数の近似を得る近似アルゴリズムを設計した。
さらに、実質的に複雑性が低減されたアルゴリズムを得るために、我々は、反復的なフレ
ームワークを適用し、全てにおいて一定のクラスタサイズの一定係数の近似値を得る、3
つの多項時間近似アルゴリズムを設計する。これらのアルゴリズムの設計は、フラクショ
ナルでサブ加法的な評価を用いた複合オークション問題と、サブモジュラなセット機能の
最大化問題との間の有用な関係を明らかにする。また、我々は、このようなネットワーク
をエミュレートするため、3GPP標準化団体によって開発されたモデルおよびトポロジ
を用いて十分な評価を行った。我々の評価は、標準仕様における特定の方法によって供給
される全てのフィードバックを活用すること、並びに良好に設計されたアルゴリズムを利
用することにより、ヘテロジーニアスネットワークで大幅なCoMPゲインがより現実的
になることを示す。
(1)はじめに
ネットワークオペレータが提供しなければならないデータトラフィックは、爆発的に増
大している。この爆発的な増大に対する最も有効なアプローチは、従来は1つのマクロ基
地局でカバーされていたセル内に複数の送信ポイントを配置することで、セル分割を行う
ことであると考えられる。各送信ポイントは、高出力の増強されたマクロ基地局(別名:
eNB)でもよく、より可能性が高いのは、低出力のリモート無線ヘッド、または収容量
がさらに小さいピコ基地局である。そのような異なる送信ポイントで構成されるネットワ
ークは、ヘテロジーニアスネットワーク(別名:HetNet)と呼ばれており、全ての
次世代無線ネットワークの将来形とみなされている。ネットワーク消費量を抑制するため
、送信ポイント(TP)の大部分の機能は大きく制限されるが、代わりにレイテンシが極
めて小さい、信頼できるバックホールを介したeNBからの指示に依存する、HetNe
tアーキテクチャを多くのオペレータが検討している。このようなHetNetアーキテ
クチャにおいては、基本的な協調ユニットはクラスタと称され、それは複数のTPから構
成され、1つ以上のeNBを含むことができる。クラスタ内の協調リソース割り当ては、
一般にミリ秒毎に1回という、極めて細かい時間スケールで行われなければならない。こ
れは、各クラスタ内の全てのTPが光ファイバ接続される必要があることを示唆し、利用
可能な送信ポイント間の光ファイバ接続性によって決まるクラスタの形成(別名:クラス
タリング)に影響する。一方、クラスタ間のメッセージのやりとりは、例えばラウンドト
リップのディレイが約20msのX2インターフェイスのような、極めて遅いバックホー
ルのみを用いて行われると想定されるため、異なるクラスタ間の協調は、かなり遅い時間
スケールで行われると予想される。その結果、このようなアーキテクチャにおいては、各
ユーザは1つのクラスタのみと関連付けられ、ユーザとクラスタの関連付けは主にユーザ
の位置(ユーザの移動性)に依存するため、この関連付けは数秒毎に1回行われなければ
ならない。
本文書における我々の興味は、各クラスタの動的な協調にある。ユーザの関連付けおよ
びクラスタリングは、桁違いに粗い時間スケールで起こるので、それらは固定値で与えら
れると仮定する。近年、クラスタにおける複数のTPのジョイントリソース割り当ての設
計が、詳細に検討されている。これらの技術は、ユーザチャネル状態と中央処理部におけ
るそれらの個別データのグローバルな情報を想定し、グローバルな情報を用いてクラスタ
を1つのブロードキャストチャネルに変換することから、各ユーザに1つのTPからサー
ビスが提供できるが、下り送信パラメータ(例えばビームベクトルやプリコーダ)が同時
に最適化できるように、ユーザチャネル状態がクラスタ内のTP間で共有されることまで
、広がっている。さらに、ジョイントスケジューリングを実現する分散方法も送信端にお
けるチャネル状態情報の不完全性の影響とともに研究されている。本研究における我々の
目標は、実際のHetNetにおいて、これら全ての研究から得られる、協調リソース割
り当てを用いて干渉が管理される場合に起こり得る十分なパフォーマンス向上に関する見
解が有効であるか否かを確認することである。現実的なネットワーク上での課題は、(i
)非常に細かい時間スケールで実行できる複雑性の低いリソース割り当てアルゴリズムの
必要性、(ii)ユーザからの不完全/不正確なチャネルフィードバック、(iii)実
際の伝搬環境の3つがある。そのようなHetNetは実際にはまだ配備されていないた
め、正確なモデリングに頼る必要がある。ここでは、後者の2つの課題を捉えるため、非
常に包括的な方法におけるHetNetの配備を検討している3GPP LTE標準化団
体によって仕様化されたネットワークのエミュレーションに頼ることにする。このコンテ
キストでは、必然的に全ての次世代無線ネットワークが、より高度なスキームをサポート
するために定期的に更新される(リリース単位で更新される)LTE標準規格に基づいて
いることに注意する。クラスタ内の複数のTPにおける協調送受信(CoMP)は、リリ
ース11からサポートされる予定であり、詳細なチャネルモデルおよびネットワークトポ
ロジだけでなく、そのようなスケジューリングをサポートするフィードバックおよびフィ
ードフォワードのシグナリング方法もまとめられている。
クラスタ内の動的協調を管理する最も簡単な「ベースライン」アプローチは、各ユーザ
を該ユーザが受信する平均電力が最大の1つのTP(「アンカー」TPと称される)に関
連付け、フルリユースで各TPがそれぞれシングルポイントスケジューリングを実行する
ことである。このアプローチは、完全に接続されたネットワークを想定するフリーダムメ
トリクスの次数に関して、単純かつ不十分に見えるかもしれないが、実際のネットワーク
においては、平均的なスペクトル効率のゲインは、セル分割によって保証される。実際、
リリース11の標準化活動の一部として主要な全ての無線通信会社が行った1年にわたる
シミュレーション活動の後、クラスタにおけるより高機能のジョイントスケジューリング
スキームから期待されることは、主にベースラインの平均的なスペクトル効率ゲインを維
持しながら、5%という著しいスペクトル効率の向上の達成であり、それにより、ユーザ
の位置に無関係に良好なデータレートが保証されることで、ユーザエクスペリエンスの改
善という目標を達成することである。この期待を実現するため、我々は、任意の時間周波
数リソースにおいて、各ユーザがよくても1つのTPからデータを受信するようなCoM
Pスキームに焦点を当てる。同じ周波数にて複数のTPから同時にデータを受信するには
、コヒーレントコンバイニングを実現するユーザからのさらなるフィードバックが必要で
あるため、この制約は確かに有用であるが、残念ながらまだ提供されていない。そこで、
我々は、主な制約を有するリソース割り当て問題を説明し、フォーマットバランシングと
称される新しいアプローチに基づく一定係数の近似アルゴリズムを開発する。低複雑度の
ベンチマークを満たすため、反復フレームワークを採用し、全てにおいて一定のクラスタ
サイズとなるように常に係数近似を行う3つの近似アルゴリズムを開発した。このプロセ
スにおいて、我々は、興味深い、フラクショナルでサブ加法的な評価を用いた複合オーク
ション問題とサブモジュラセット機能の最大化問題との間の有益な関係を発見した。
互いに独立で同一の分布に従うような、単純かつ完全に接続されたネットワーク上で我
々の近似アルゴリズムを評価した。レイリーフェージングおよび完全なチャネル状態情報
は、他のヒューリスティックに対する優位性を証明し、それらの競合パフォーマンスが立
証される。しかしながら、完全に3GPP規格に準拠した手順を用いたシステム評価によ
り、全く異なる結果が明らかになった。表1において、最初の2列にジョイントスケジュ
ーリングが、3列目にこれまでに示唆したシングルポイントスケジューリングのベースラ
インが示されている。最初の2列で与えられる結果において、我々は標準仕様で提供され
るユーザ毎のチャネルフィードバックのみを利用しており、ジョイントスケジューリング
がシングルポイントスケジュールのベースラインよりもはるかに悪い結果となった。詳細
な調査により、後述する観察から得られる知見が導き出された。最終的に、表1の最後の
2行における結果を得ることが可能であり、そこにおいて、我々は、5%という十分なス
ペクトル効率の向上がジョイントスケジューリングで達成されたことがわかった。この改
善は、以下で説明するように、標準仕様において提供されるフィードバックに完全に準拠
している。
Figure 2018067956
(2)システムモデル
ここでは、各々のスケジューリング間隔のどこかでB台の協調送信ポイント(TP)の
クラスタがN個の直交リソースブロック(RB)にて同時に送信できる、ユニバーサル周
波数を再利用する下りヘテロジーニアスネットワークについて検討する。各TPは、高出
力のマクロ基地局、または低出力の無線リモートヘッドでもよく、複数の送信アンテナを
備えていてもよい。各RBは、帯域幅をスライスしたものであり、最小の割当単位を示す
。また、これらB台のTPは、K台のアクティブユーザのプールにサービスを提供する。
これらのB台のTPは、光ファイバーバックホール上で同期してメッセージをやりとりで
きる、一般的なHetNet(3GPP LTE Rel 11で定義された)シナリオ
を想定する。ユーザkにより、RBnにて受信される信号は、
Figure 2018067956
と記載できる。ここで、Hk,j(n)は、TPjとユーザkの間のRBn(スモールス
ケールフェージング、ラージスケールフェージング及び経路減衰を含む)におけるMIM
Oチャネルをモデル化したものであり、z(n)は、付加的な円対称のガウス雑音ベク
トルであり、x(n)は、第nのRBにてTPから送信されるシグナルベクトルを意
味する。(最大信号遅延が循環プリフィックス内であれば、式(1)のモデルは直交
周波数分割多元接続(OFDMA)のケースに適用できることに注意する。)
TPにより送信される信号を考慮すると、各TPに対してRB毎によくても1つのユー
ザへサービスを提供させるような共通の制約を課す。(この制約は、TP毎のSU−
MIMOと称し、不完全で粗雑なチャネルフィードバックに対してのロバスト性を提供す
る。)TPqによりRBnにて送信された信号は、
Figure 2018067956
と表わすことができる。ここで、bq,u(n)は、一般的な(電力)制約を満たすプレ
コーディングマトリックスWq,u(n)を用いて、あるユーザuを対象として、TPq
によってRBnにて送信される複素シンボルベクトルである。bq,u(n)におけるシ
ンボル数、それらのシンボルが引き出されるコンステレーション(s)、基本的な外部コ
ード、並びにプリコーディングマトリックスWq,u(n)(その列はシンボルが送信さ
れる信号領域の方向を示す)の全てのパラメータは、スケジューリングアルゴリズムの出
力として得られるスケジューリング決定に含まれる。無線チャンネルのブロードキャスト
性により、ユーザuを対象とする信号は、共同スケジュールされた他の全てのユーザによ
る干渉として、RBnにおいても受信される。この要因は、そのユーザのみに割り当てら
れるリソースに応じたユーザ毎の有用性の定義にもはや意味がないため、スケジューリン
グ問題を著しく複雑にする。
実用性を保ちながらディテールを要約するため、我々は送信ハイポセシスの概念を適用
する。特に、=(u,f,b)をエレメントとして定義する。ここで、
Figure 2018067956
はユーザを示し、
Figure 2018067956
はカーディナリティ
Figure 2018067956
を有するフォーマットの有限セット
Figure 2018067956
から引き出されるフォーマットを示し、
Figure 2018067956
は送信ポイント(TP)を示す。各エレメント=(u,f,b)は、送信ハイポセシス
、すなわちフォーマットfを用いたユーザuを対象とするTPbからの送信を意味する。
また、
Figure 2018067956
は、可能性のある全てのエレメントのグラウンドセットを示すものとする。そのようなエ
レメントについて、以下の取決めを適用する。
Figure 2018067956
ここで、
Figure 2018067956
は、ユーティリティ関数の重み付きレート和を示すものとする。サブセット
Figure 2018067956
およびRB
Figure 2018067956
において、
Figure 2018067956
は、RBnの
Figure 2018067956
におけるハイポセシスを用いて送信後に得られる重み付けレート和が導かれる。各エレメ
ント(または、等価であるユーザ
Figure 2018067956
)に関連付けられた重みは、スケジューラへ入力され、スケジューリングの決定結果を用
いて更新される。同じRBにて複数のユーザへ同じTPがサービスを提供する可能性や、
同じユーザが同じRBにて複数のTPからデータを受信する可能性等を無効とするため、
我々は以下の取決めを適用する。
Figure 2018067956
さらに、
Figure 2018067956
に関して、
Figure 2018067956
と拡大できる。ここで、
Figure 2018067956
は、エレメント、または等価であるユーザ
Figure 2018067956
について得られる重み付きレートである。なお、
Figure 2018067956
の時は
Figure 2018067956
と設定する。(1)および(2)からRBにおいて送信ハイポセシスの選択が与えられて
も、それらのハイポセシスに含まれるTPおよびユーザにより形成されるガウス干渉チャ
ネルがあることに注意する。この式において、RBにて送信ハイポセシスの選択が与えら
れる想定が間接的に示されており、我々が算出できる対応するガウス干渉チャネルにおけ
る重み付きレート和を用いて、上記のパラメータ(プリコーダやコンステレーションなど
)もまた決定される。本文書を通じて、我々は、重み付きレート和のユーティリティ関数
が、セットからあるエレメントが削除されても、該セット内のエレメントのレートが減少
しないという、一般的なサブ加法的な仮定を満たすと想定する。特に、サブセット
Figure 2018067956
およびエレメント
Figure 2018067956
において、
Figure 2018067956
と定義すると、我々は、
Figure 2018067956
の各々を、
Figure 2018067956
と想定できる。
以下、3つの異なる多地点協調送信/受信スキームを検討する。
・協調サイレンシング/協調ビームフォーミング(CS/CB):本スキームでは、ス
ケジュールされた各ユーザに対して、予め決められた「アンカー」TPのみによってデー
タが提供される。換言すれば、ユーザのセット{1,…,K}を、B台のオーバーラップ
しないセット
Figure 2018067956
に分割する。ここで、
Figure 2018067956
は、アンカーTPが第jのTPであるユーザのセットである。その結果、
Figure 2018067956
は、
Figure 2018067956
を満たさなければならない。オーバーラップするUE(すなわち、同じリソースブロック
で共同スケジュールされたUE)及びその伝送フォーマットの適切な選択を通じて、干渉
の軽減を達成できる。そのサイレンシング、すなわちRBにてあるTPをミュートするこ
とも特殊ケースとして可能である。
・動的ポイント選択(DPS):本スキームでは、ユーザは任意のTPからサービスの
提供を受けることができる。CS/CBにおいては、適切なユーザおよびフォーマットの
選択を通じて干渉の軽減が達成できる。さらに、DPSにおいては、RB毎のサービング
TPの選択を通じた短期的なフェージングを活用することで受信信号強度の増大が可能に
なる。サービングTPは、ユーザにデータサービスを提供するTPを意味する。
・動的制約ポイント選択(CDPS):この制約されたDPSの形態では、全ての割り
当てられたRBにて1つのTPのみがサービスを提供する限り、TPはユーザにサービス
を提供できる。非制約DPSは、スケジューリングの自由度をより高くすることが可能で
あり、短期的なフェージングにおいて周波数選択性を活用する可能性を提供することに注
意する。CDPSは、スケジューリングの柔軟性を間接的に犠牲にすることで、シグナリ
ングのオーバーヘッドを低減できる。特殊ケースとして、DPSおよびCDPSの両方が
CS/CBを含む。
ここで、我々のリソース割り当て問題を式(6)のように定式化する。
Figure 2018067956
式(6)では、第1の制約が、多くとも1つの送信ハイポセシスがRB毎に選択される
ことを確実にすることに注意する。第2の制約は、スケジュールされた各ユーザに1つの
フォーマットだけが割り当てられることを確実にする。CDPSのケースにおいてのみ課
される第3の制約は、スケジュールされたユーザに、全ての割り当てられたRBでは1つ
のTPのみによってサービスが提供される。
式(6)の近似アルゴリズムを設計し、それらの保証を導き出す前に、我々は、式(6
)における理論に内在する柔軟性に注目する。例えば、各フォーマットは、割り当てられ
たシンボルストリーム数として定義することが可能であり、そのようなケースにおいては
、スケジュールされたユーザ毎の多くとも1つのフォーマットの制約が、スケジュールさ
れた各ユーザに割り当てられた全てのRBでのストリーム数と同じだけ割り当てるという
LTE規格における主な制約をキャプチャしている。このケースでは、与えられた送信ハ
イポセシスのあるRBにおいて、ガウス干渉チャネルが発生し、そこにおいては、各リン
クに関するポイント・ツー・ポイントのガウス符号及びSLNRベースや割り当てられた
干渉ベースなどの適切な送信プレコーダを想定して、レート有効性が評価できるように、
各送受信リンクにおけるストリーム数が与えられる。または、各フォーマットは、最大で
2つのQAMコンステレーションを有することが可能であり、そのケースにおいては、ス
ケジュールされた各ユーザが多くとも2つの異なるQAMに割り当てられるように制約す
る他のLTEが存在する。1つまたはそれ以上のストリームへの各コンステレーシ
ョンのマッピングは、LTEにおいて定義されたコードワードのストリームへのマッピン
グを利用して行うことができる。)式(6)は、(多項式的な)複雑度が低いアルゴリズ
ムによっては最適に解決されそうにないことが、我々の第1の結果である。
原則1.式(6)における最適化問題はNP困難である。具体的には、固定された
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
においては、式(6)内の最適化問題は極めてNP困難である。また、固定された
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
においては、式(6)内の最適化問題はNP困難である。
フォーマットバランシングアルゴリズムと称されるアルゴリズムIにおいて、我々は、
式(6)における近似アルゴリズムを提供する。このフォーマットバランシングアルゴリ
ズムは、概念的にはシンプルであり、最良の送信ハイポセシスがRB毎に個々に決定され
る。また、バランシングステップは、ユーザ毎に行われ、スケジュールされたユーザそれ
ぞれに対して1つのフォーマットが確実に割り当てられる。ユーザは、フォーマットが割
り当てられ、元々より高いフォーマットが割り当てられていたRBでのみスケジュールさ
れるという「洗練された」方法でバランシングが行われる。ここで採用される概念は、よ
り低いフォーマットは、共同スケジュールされた他のユーザについては、よりアグレッシ
ブではない選択を示す。アルゴリズムIは、いくつかの物理的な意味を持つユーティリテ
ィで満たされたユーティリティ関数にて、以下のさらなる仮定の下、一定の近似を提供す
ることが示されている。
仮定1:サブセット
Figure 2018067956
およびエレメント
Figure 2018067956
において、フォーマット
Figure 2018067956
におけるエレメント
Figure 2018067956
を定義し、セット
Figure 2018067956
を構成する。各
Figure 2018067956
において、我々は、ある定数
Figure 2018067956
に関する
Figure 2018067956
を有する。ここで、
Figure 2018067956
である。この仮定は、
Figure 2018067956
内のいずれか1つのエレメントが、同じユーザ及びTPを含むが、より小さな(アグレッ
シブではない)フォーマットを有する他のエレメントに置換されると、
Figure 2018067956
における他のどのエレメントも減少せず、新たに挿入されたエレメントについて得られた
レートは、置換されたエレメントについて、それまでに得られたものの少なくとも一部と
なる。さらに、
Figure 2018067956
のケースにこの仮定に特化すると、式(5)のサブ加法的な状態は正しいことが分かる。
次に、アルゴリズムIの近似係数を導くため、マトリックス
Figure 2018067956
を、第(i,j)のメンバを定義するMi,jを用いて、以下のように定義する。
Figure 2018067956
Mは単位対角エレメントを備える上三角であるため、M−1が存在するには、その行列
式が1と等しくなることに注意する。また、
Figure 2018067956
は、M−1が存在し、ベクトルM−11が非ネガティブな構成であるケースを示すものと
する。
原則2.フォーマットバランシングアルゴリズムは、式(7)の仮定が維持される場合
、少なくともΔはワーストケースを保証する式(6)に対するソリューションを提供する
。ここで、Δは、
Figure 2018067956
を満たす、定数S>0に関する以下の線形プログラムに対するソリューションとして得ら
れる。
Figure 2018067956
Figure 2018067956
である特殊ケースにおいて、Δは閉形式において、
Figure 2018067956
で得ることができる。
証明.式(7)(すなわち式(5))における仮定が維持されるとして、アルゴリズム
Iのパフォーマンスを分析する。ユーザ毎のフォーマット制約は前者のケースにおいて無
視されるため、重み付きレート和
Figure 2018067956
は、明らかに式(6)の最適値の上限である。次に、ある
Figure 2018067956
に関して少なくとも1つのセット
Figure 2018067956
のエレメントに存在するユーザ
Figure 2018067956
のフォーマットバランシングを検討する。そのようなユーザu、各フォーマットfは、
Figure 2018067956
であるとの理解の下、エレメントがRBnで見出すことができない場合、
Figure 2018067956
と定義される。各ユーザu(アルゴリズムIのステップ5の後)に関して得られる重み付
きレートは、
Figure 2018067956
、すなわち実際には
Figure 2018067956
と等しいことに注意する。式(7)における第2の不等式を用いると、各フォーマットf
において、アルゴリズムIにて算出される重み付きレートR(u,f)は、
Figure 2018067956
を満たす。また、
Figure 2018067956
を選択すると、ユーザuは少なくとも
Figure 2018067956
のレートを得られることが保証できる。さらに、
Figure 2018067956
に従って、ユーザuは、もともと
Figure 2018067956
以上のフォーマットに割り当てられたRBでのみスケジュールされるため、式(7)及び
(5)を用いると、そのようなRBそれぞれにおいて、共同スケジュールされたユーザの
レートが減少しないと推定できる。そのため、各ユーザを順番に、または全てのユーザを
並列に、フォーマットバランシングが行われているか否かに関係なく、我々は、与えられ
たインスタンスにおけるアルゴリズムIのワーストケースの近似保証が、少なくとも
Figure 2018067956
であると結論付けることができる。ここで、アウター・ミニマイゼーションは、セット
Figure 2018067956
のように、少なくとも1つのRBでスケジュールされた全てのユーザに関する。このよう
に、全てのインスタンスに関するアルゴリズムIのワーストケースの近似保証は、問題に
対するソリューションを用いると、次のような下限を示すことができる。
Figure 2018067956
Figure 2018067956
であるため、式(15)の最小値は1/J以上であることがわかる。提案1を起動した後
は、定理の残りの部分に続く。
提案1:マトリックス
Figure 2018067956
について、
Figure 2018067956
が常に正の整数とすると、
Figure 2018067956
に対するソリューションは、疑似凸最小化問題を解決することで求めることができる。ま
た、重要なことに、式(16)のソリューションは、定数S>0に関する以下の線形プロ
グラムである
Figure 2018067956
を解決することでも得ることができる。さらに、
Figure 2018067956
の特殊ケースにおいては、式(16)のソリューションは、
Figure 2018067956
のような閉形式で得ることができる。
証明.式(16)における最適化問題を検討すると、
Figure 2018067956
は、
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
を用いた最適なソリューションであり、
Figure 2018067956
が式(16)の最適値となることが理解できる。以下、定数S>0における、以下の凸最
小化問題について検討する。
Figure 2018067956
Figure 2018067956
であるとき、
Figure 2018067956
は、式(19)について実現可能であり、値
Figure 2018067956
を導く。このことは、式(19)の最適値が
Figure 2018067956
よりも大きくないことを示す。一方、式(16)の最適値もまた
Figure 2018067956
よりもわずかに小さいため、式(19)の最適値は
Figure 2018067956
よりもわずかに小さくなり、矛盾が生じる。その結果、S>0における式(19)の最適
値は式(16)と一致する。また、式(19)は、式(17)のように再定式化できる。
式(17)における制約および目的はアフィンであるため、K.K.T条件に対するソリ
ューションを示す凸最適化問題は、グローバルに最適化されることを示す。式(17)に
おけるK.K.T条件は
Figure 2018067956
で与えられる。ここで、
Figure 2018067956
は、アダマール積を示す。次に、
Figure 2018067956
について検討する。また、特定の選択である
Figure 2018067956
について検討する。式(21)における選択は、式(20)の条件において全てのKKT
を満たすかを確認することが可能であり、そのため、式(17)についてグローバル最適
化を行い、式(16)の最適値を導出しなければならない。この最適値は、
Figure 2018067956
であると確認できる。
我々は、定理2について以下のような重要な結果を得た。それは、フォーマット
Figure 2018067956
がi個のシンボルストリームの割り当てを示している場合と、与えられたハイポセシスの
各RBのレート機能が、各トランシーバリンクのポイント・ツー・ポイントのガウスコー
ド、各ユーザにおける単独ユーザデコーディングおよび送信プレコーディングスキームの
クラスからの送信コーディング手法を想定して算出される場合(両方のSLNR及び手順
に基づく干渉アライメントを含む)とに得られるマトリックスMの特定値に適切である。
推論1.上三角行列
Figure 2018067956
は、
Figure 2018067956
が常に正の整数であれば、
Figure 2018067956
と定義されるものとする。また、その逆は、L=M−1によって与えられる双対角マトリ
ックスであり、
Figure 2018067956
である。さらに、
Figure 2018067956
のケースにおいては、
Figure 2018067956
となる。
式(24)から、近似係数は、1/Jよりもはるかに遅い1/ln(J)であるJで減
衰することに注意する。
アルゴリズムIは、概念的にシンプルであり、一定係数の近似を提供することが可能で
あり、その実装の複雑性が極めて高い可能性であることに注意する。確かに、その複雑性
はO(N(KJ))であり、多くのシナリオにおいて実現可能ではない。本文書におい
て、式(6)における問題は、極めてNP困難な最大重みの独立セット(MWIS)問題
を含むため、Bに関する指数関数的な複雑性は、Bの独立した近似係数を得るために払わ
なければならならない代償のようなものである。その結果、以下では、Bでも複雑多項式
を構成するが、近似保証における1/Bのペナルティを導入するような近似アルゴリズム
を設計する反復的なフレームワークを採用する。
反復アルゴリズムをデザインするために、まず増加率関数を定義する。特に、
Figure 2018067956
Figure 2018067956
及び
Figure 2018067956
において、
Figure 2018067956
を定義する。ここで、
Figure 2018067956
である。
Figure 2018067956
または
Figure 2018067956
のようなエレメント
Figure 2018067956
が存在する場合、式(3)の結論は
Figure 2018067956
となることに注意する。ここで、各繰り返しステップにて近似的に解決されるステップ毎
のスケジューリング問題を定義する。各RBでスケジュールされるエレメントのセット、
すなわち
Figure 2018067956
が、新しいエレメントから選択されるエレメントセット
Figure 2018067956
とともに与えられると、ステップ毎のスケジューリング問題は、
Figure 2018067956
と定義できる。
次に、
Figure 2018067956
のセットのファミリーを以下のように定義する。
Figure 2018067956
における全てのシングルトンエレメントは、
Figure 2018067956
のメンバである。さらに、
Figure 2018067956
Figure 2018067956
である。上記のように定義されたファミリーは、基本的な定義に従う以下のプロパティを
有する。
提案2.式(27)または式(28)にて定義されるセットのファミリーは独立ファミ
リーである。その結果、
Figure 2018067956
はマトロイドである。
次に、サブセット
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
が与えられると、他のセット関数
Figure 2018067956
を定義する。セット関数g(.)は、各RBにて最良のありうる増加ゲインを集めること
に注意する。我々は、2つの反復アルゴリズムを説明する用意がある。我々は、近似的に
式(6)を解決するシンプルな反復アルゴリズム(反復サブモジュラアルゴリズムと称さ
れる)であるアルゴリズムIIを提供する。さらに、CoMPスキームがCS/CBまた
はDPSのいずれかである場合、我々は、式(6)を近似的に解決する他のシンプルなア
プローチである反復フォーマットバランシングアルゴリズムと称される、アルゴリズムI
IIを提供する。いずれの反復アルゴリズムの各反復においても、先の反復における決定
が固定で保持されることに注意する。式(26)の「ステップ毎の」スケジューリング問
題の解決により、RB、すなわちサービングTPの割り当て及びユーザに対するフォーマ
ットが設定され、得られる結果は、実行可能性を維持しながら、システムユーティリティ
の改善を保証する。2つのアルゴリズムの主な違いは、ステップ毎にスケジューリングさ
れる問題を近似的に解決する手法にある。CDPSにおけるアルゴリズムIIIを適用し
ないことに関して、アルゴリズムIIIの各反復におけるバランシングが、ユーザのフォ
ーマットに関係することに注意する。このようなバランシングは、ユーザのサービングT
Pと関連して行うことが可能であり、クラスタ内の任意の2つの異なるTPからのユーザ
により観測されるチャンネルを任意に変えることができるため、一般的に証明可能な保証
を導出できない。また、各アルゴリズムにおけるプルーニングステップは、選択されたサ
ブセット
Figure 2018067956
が与えられると、以下のように実行される。
Figure 2018067956
アグレッシブなプルーニングオプションは、CS/CBまたはDPSのプルーニングや
CDPSのそれも含むため、全てのケースにて適用可能なことが理解できる。次に、シン
グルユーザケースのユーティリティに特化すると、
Figure 2018067956
を伴う定数
Figure 2018067956
においては
Figure 2018067956
の不等式が得られる。また、マトリックス
Figure 2018067956
を定義する。ここで、
Figure 2018067956
である。式(31)は、常にβi,j=0と設定できるため、結果として一般性を失わな
いことに注意する。i>jにおいて、βi,j>0の可能性を認めることにより、行列G
は上三角である必要がなくなることに注意する。さらに、式(7)であればいつでも、
Figure 2018067956
と推測できる。これら2つのアルゴリズムのための近似保証における以下の結果は、アグ
レッシブ・プルーニングが可能か否かを示す。
定理3.反復サブモジュラアルゴリズムは、ワーストケースで少なくとも1/2Bを保
証するソリューションを提供する。CS/CBまたはDPSにおいて、反復フォーマット
バランシングアルゴリズムは、ワーストケースで少なくともΓ/Bを保証するソリューシ
ョンを提供する。Γは、
Figure 2018067956
を満たす定数S>0において、式(32)で定義される行列Gを用いて、線形プログラム
Figure 2018067956
を用いて決定できる。さらに、
Figure 2018067956
であるとき、
Figure 2018067956
である。
証明.ユーティリティ関数はサブ加法的(すなわち式(5)を満たす)であるため、セ
ット
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
において、
Figure 2018067956
を得ることに注意する。式(6)の最適なソリューションが与えられると、各RBにおけ
るベストなエレメント(シングルユーザのベストな重み付きレートを導く)を保持するこ
とが可能であり、その結果、重み付きレート和は最適なものの1/B倍以内となる。この
ように得られるソリューションは、
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
とする式(26)におけるステップ毎のスケジューリング問題に対する実現可能なソリュ
ーションであるため、
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
を用いたステップ毎のスケジューリングプログラムに対する最適なソリューションは、少
なくとも式(6)の最適なものの1/B倍以外にあるとの結論が得られる。また、式(2
6)の実現可能なソリューションは、式(6)を実現可能であることは明らかである。
我々は、反復サブモジュラアルゴリズムについて検討する。式(26)におけるステッ
プ毎のスケジューリング問題は、以下のように再定式化できる。
Figure 2018067956
反復アルゴリズムの各ステップは、式(6)に関する実現可能なソリューションととも
に、ユーティリティ関数における単調な改善をもたらすため、最初のステップ後に得られ
た重み付レート和が、その対応する最適値の1/2倍以内にあり、
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
を用いたステップ毎のスケジューリング問題に対する最適なソリューションであることを
示すのに十分である。この目的のため、関数
Figure 2018067956
はモノトニックなサブモジュラセット関数であることに注意し、提案2を用いると、式(
34)における問題(
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
であるとき)は、マトロイド上のモノトニックなセット関数を最大化したものであること
がわかる。この問題はシンプルグリーディアルゴリズムにより1/2近似が導かれること
がよく知られている。アルゴリズムIIは、実際には、当面の問題に対するグリーディア
ルゴリズムの適用であり、それゆえ1/2近似が導かれる。
ここで、我々は、反復フォーマットバランシングアルゴリズムについて検討し、選択さ
れたCoMPスキームがCS/CBまたはDPSのどちらであるかを考察する。反復アル
ゴリズムにおける各ステップは、式(6)において実現可能なソリューションとともに、
ユーティリティ関数の単調な改善をもたらすことに注意する。その結果、我々は、
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
を用いた第1ステップに焦点を当てる。アルゴリズムIとIIIのフォーマットバランシ
ング手順の主な違いは、後者のケースにおいては、RBにて最大化ステップ後に暫定的に
そのユーザに割り当てられる、ユーザ毎のフォーマット制約を無視したものよりも高いフ
ォーマットが割り当てられ、そのRBにおいて得られる重み付きレート和が全体的に向上
する。また、定理2の証明のために行われたものと同じ議論を用いると、得られたソリュ
ーションにより、少なくとも最適なカウンターパートのフラクションΓにおける重み付き
レート和を得ることができる。ここで、Γは、式(33)で与えられるものとする。
反復フォーマットバランシングアルゴリズムに特化すると、定理3について以下のよう
な重要な推論を得る。フォーマット
Figure 2018067956
がi個のシンボルストリームの割り当てを示している場合と、与えられたフォーマットの
ためのRB毎のシングルユーザレート関数がポイント・ツー・ポイントのガウスコード、
各ユーザにおけるシングルユーザデコーディング及び前述のプレコーディング方法のクラ
スからのプレコーディング方法(シングルユーザのケースに制限された場合における、最
適なシングルユーザプレコーディングを含む)を仮定して算出される場合とで得られる、
マトリックスGに関する特定値に適切である。
推論2.マトリックス
Figure 2018067956
について検討すると、
Figure 2018067956
が一定の正の整数の場合、
Figure 2018067956
が定義される。また、その逆はL=G−1で与えられる逆行列である。ここで、
Figure 2018067956
が成り立つ。さらに、
Figure 2018067956
のケースにおいて、
Figure 2018067956
である。
式(37)から、近似係数はJを用いた2/ln(J)で減衰することが理解できる。
また、式(37)を用いると、本手法において、全ての
Figure 2018067956
に関して、反復フォーマットバランシングアルゴリズムが、反復サブモジュラアルゴリズ
ムよりも包括的な保証を提案するような
Figure 2018067956
が得られると推測できる。
(2.1)実装問題
ここでは、ランタイムのスピードアップ、および/またはアルゴリズムII及びIII
のパフォーマンス改善に用いられるいくつかの特徴について簡単に議論する。
・アグレッシブ・プルーニング:アグレッシブ・プルーニングオプションは、各反復後
のエレメントプールのプルーニング(つまり選択されうる)期間における最もアグレッシ
ブなオプションであり、複雑性を低減できる。このオプションでは、これまで選択された
ユーザを含む全てのエレメントが除去される。我々のシミュレーションにおいて、このオ
プションはCS/CBのパフォーマンスにて無視できる程度の劣化が発生するが、準最適
な極大値を避ける傾向が高いため、DPSおよびCDPSはこのオプションにより恩恵を
受けることがわかった。
・遅延評価:アルゴリズムIIの各反復において、我々はサブモジュラ関数を概ね最大
化するグリーディ法を採用した。サブモジュラセット関数の最低限のゲインのプロパティ
を有効に使う遅延評価技術は、スピードアップを達成するために用いることができる。
・増加率関数の準最適な評価:増加率関数の適切な評価は、RBにおける先の反復にお
いて選択されたユーザの送信プレコーダのようなパラメータの再計算が必要となることに
注意する。代わりに、これまでの決定に関するこれらのパラメータを変更しない中間的な
反復において、準最適な評価を行うことができる。
・後処理:アルゴリズムIIおよびIIIが終了すると、スケジュールされた各ユーザ
には、フォーマット、すなわちRBとサービングTPのセットが各RBにて割り当てられ
る。スケジュールされた各ユーザに割り当てられたフォーマット(CDPSのケースにお
いてはサービングTP)を保持することと、最もロバストなフォーマットf=1をスケジ
ュールされていないそれに割り当て、それらのユーザに対してアンカーTPだけによるサ
ービス提供を行わせることとにより、各RBにて選択されるハイポセシスを改善できる。
各ユーザには、1つのフォーマット(CDPSのケースにおいては1つのサービングTP
)が割り当てられているため、スケジュールされたユーザ毎の多くとも1つのフォーマッ
ト制約(CDPSのケースにおいては多くとも1つのサービングTPの制約)に違反する
ことなく、改善を各RBに関して独立して行うことができる。モノトニックな改善を保証
する限り、どのようなシンプルな改良ルールでも用いることができる。我々のシミュレー
ションにおいては、中間の反復において、ポストプレコーディングステップにおけるシン
プルでグリーディな改良とともに、準最適な増加率評価を利用した。我々は、選択された
CoMPスキームがDPSまたはCDPSのどちらかである場合、このような改善の恩恵
が最も大きいことを見出した。
(3)有限バッファ:組み合わせオークション
ここでは、我々の最適化問題に有限バッファを組み込む。CS/CBまたはCDPSに
CoMPスキームを用いると想定する。このような想定は説明の便宜上行うものであり、
以下の全ての結果もまたDPSに関して保持されることに注意する。
Figure 2018067956
は、ユーザuのバッファサイズ(ビット単位)を示し、
Figure 2018067956
は、そのスケジューリングの重み)を示すものとすると、我々は以下で与えられる最適
化問題を取得する。(最適性を損なうことなく、ユーザの重みは[0,1]に正規化さ
れると仮定できる。)
Figure 2018067956
式(38)を近似的に解くため、以下の式で与えられる他のよりシンプルな問題を導入
する。
Figure 2018067956
式(38)と(39)との最適なソリューションの関係は、以下の結果で与えられる。
提案3.式(39)に対する最適なソリューションは、式(38)について実現可能で
あり、式(38)に対する最適なソリューションにより導き出される値の1/B倍以上の
値を導き出す。
証明.例えば
Figure 2018067956
のような式(38)に対する最適な割り当てを検討すると、そのソリューションにおいて
Figure 2018067956
は、b=1,…,BであるTPbによりサービスが提供されるユーザセットを示す。CS
/CBおよびCDPSの両方において、これらのセットはオーバーラップしておらず、
Figure 2018067956
である。さらに、総合的なユーティリティは
Figure 2018067956
に拡張できる。ここで、Rbは
Figure 2018067956
内の全てのユーザの重み付きレート和であり、これにユーザ毎の有限バッファ制約が含ま
れる。次に、TPbについて検討し、
Figure 2018067956
の各RBにおける、TPbによりサービスが提供されるユーザに生じた、他のTPによる
共同スケジュール送信からの干渉を除去することを仮定する。式(5)のプロパティを用
いると、重み付きレート和
Figure 2018067956
は、少なくともRbと同じ大きさとなることがわかる。しかしながら、
Figure 2018067956
は、
Figure 2018067956
から導かれる式(39)に対する特定のソリューションによって達成できる。ここで、
Figure 2018067956
内のユーザを含むエレメントのみが各
Figure 2018067956
(各
Figure 2018067956
には、そのようなエレメントが1つだけ存在できることに注意する)に保持され、他のも
のは削除される。このことは、式(39)の最適なソリューションは、我々に定理が正し
いと結論を出させる、各
Figure 2018067956
の上限値を導出することを意味する。
ここで、以下の提案を提示する。我々は、ユーザ毎のユーティリティとバリュエーショ
ンとを交互に利用する。
提案4.式(39)における問題は、フラクショナルでサブ加法的なバリュエーション
を用いた複合オークション問題である。
証明.我々は、ユーティリティ関数
Figure 2018067956
を導入し、いくつかのノーテーションを用いて、
Figure 2018067956
を定義する。ここで、式(39)における問題は以下のように再定式化できる。
Figure 2018067956
式(41)における問題は、標準的な複合オークション問題(別名:利益最大化問題)
の形態にある。ここで、
Figure 2018067956
内のオブジェクトは、K台のユーザに重複しない状態で割り当てられなければならない。
また、各ユーザuのセット関数h(u,:)はフラクショナルでサブ加法的であることが
示されているままである。このような関数の定義を用いて、我々は以下のプロパティ・ホ
ールドを証明しなければならない。与えられたセット
Figure 2018067956
およびフラクショナルな
Figure 2018067956
のカバー
Figure 2018067956
、すなわち、
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
において、
Figure 2018067956
を証明しなければならない。式(42)を証明するため、=(u,f,b)を、ユーザ
uおよびセット
Figure 2018067956
Figure 2018067956
とする最適なエレメントとする。まず、
Figure 2018067956
のケースについて検討する。不等式
Figure 2018067956
を用いて、このケースの式(42)を証明する
Figure 2018067956
を得る。また、
Figure 2018067956
の場合に式(42)を証明する。このケースにおいて、我々は、
Figure 2018067956
を満たす厳密なサブセット
Figure 2018067956
ではなく、
Figure 2018067956
となる
Figure 2018067956
のサブセットを見出した。このような
Figure 2018067956
を得ると、我々は、カバー
Figure 2018067956
を、2つの部分である
Figure 2018067956
と、
Figure 2018067956
におけるカバーの残りのセットとに分けることができる。
Figure 2018067956
であるため、
Figure 2018067956
を得る。その結果、
Figure 2018067956
となる。
Figure 2018067956
である場合、望まれる不等式はすでに証明されていることに注意する。一方、
Figure 2018067956
である場合、
Figure 2018067956
Figure 2018067956
のフラクショナルなカバーである事実を利用して、各
Figure 2018067956
において、式(46)を用いて望ましい結果を導く
Figure 2018067956
を推定できる。
ここで、独立した興味深い重要な結果を提示する。フラクショナルでサブ加法的なセッ
ト関数でも、線形セット関数上の最大値として表現できることが証明された。このことは
Figure 2018067956
となるTの線形関数
Figure 2018067956
が存在することを意味する。
式(47)内のプロパティは、以下の結果を導く。
提案5.フラクショナルでサブ加法的なバリュエーションを用いた複合オークション問
題は、1つのマトロイド制約の影響を受けるモノトニックなサブモジュラセット関数を最
大化するように再定式化できる。
証明.まず、セット
Figure 2018067956
を定義し、セット関数
Figure 2018067956
Figure 2018067956
と定義する。これは、セット関数
Figure 2018067956
が、モノトニックでサブ加法的なセット関数であることを示すことができる。また、Ψの
パーティションを
Figure 2018067956
と定義する。ここで、
Figure 2018067956
である。このパーティションを用いると、
Figure 2018067956
で示されるΨのサブセットのファミリーは、
Figure 2018067956
と定義できる。ファミリー
Figure 2018067956
は独立したファミリーであり、
Figure 2018067956
は、マトロイド、すなわちパーティションマトロイドであることが証明できる。これらの
事実によると、再定式化した式(41)は、望ましい証明を導く
Figure 2018067956
として得ることができる。
この再定式化の主な利点は、式(50)が、単純なグリーディアルゴリズムを利用した
1/2近似を用いて近似的に解決できる点である。興味のある読者は、このような再構築
がすでに反復サブモジュラアルゴリズムで利用されている点に気付くであろう。このコン
テキストにおいて、1/2近似を用いたアルゴリズムは、式(47)におけるフォームの
バリュエーション(XOSバリュエーションと称される)を用いた複合オークションにつ
いて、これまでに展開されていることに注意する。しかしながら、(複数のナップサック
、すなわちP−システムのような)様々な制約下でサブモジュラ関数を最大化するための
アルゴリズムが利用可能であるため、提案5における再定式化がより有用である。キャビ
アートは、残念ながら、Tが指数関数的な
Figure 2018067956
に依存する可能性があるため、グリーディアルゴリズムであっても多項式的な複雑性を持
たない可能性を意味する。これは、式(40)におけるユーザ毎のユーティリティのケー
スで発生するため、多項式時間を取得するグリーディアルゴリズムは困難であるようにも
見える。それにもかかわらず、以下で説明する別のアプローチにより、多項式時間ランダ
ムアルゴリズムが導かれる。
まず、従来技術で開発された無情報ラウンディング手順から直接得られる、以下のテー
マについて説明する。
テーマ1.式(41)のLP緩和に対する実現可能なソリューションは、以下のように
与えられ、
Figure 2018067956
その対応する値が、式(51)のLPを実現できるソリューションに対応する値の(1−
1/e)倍以上となるような、式(41)を実現できるソリューションを得ることができ
る。
オラクルセパレーション:プライス
Figure 2018067956
のセットが与えられると、各ユーザuのオラクルセパレーションはサブセット
Figure 2018067956
を返送する。ここで、
Figure 2018067956
である。
ユーザ毎のユーティリティ関数について、そのようなオラクルを構築することは困難な
ように見受けられる。しかしながら、各エレメント
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
において、重み付きレートr(,n)は、定数に制限される合理的な仮定の基で、以
下の結果で示すような近似オラクルセパレーションを構築できる。我々は、TPの数であ
るBとともに、フォーマットセット
Figure 2018067956
のカーディナリティなどが固定されたままであると想定する。(実際の多くのシステム
では、最大の入力アルファベットサイズに64(64QAMに相当)の上限があるため、
この想定は妥当である。)
提案6:任意に選択された定数
Figure 2018067956
、ユーザu及び与えられたプライス
Figure 2018067956
のセットの近似オラクルセパレーションが存在すると、
Figure 2018067956
は、セット
Figure 2018067956
を返送し、
Figure 2018067956
のようになる。近似オラクルセパレーションの複雑性は、K、
Figure 2018067956
Figure 2018067956
のそれぞれにおいて多項式的にスケールする。
証明.フォーマットセット
Figure 2018067956
のカーディナリティは、TPの数であるBとともに一定のまま維持され、エレメント
Figure 2018067956
の近似オラクルセパレーションの存在は、セット
Figure 2018067956
を返送することが可能であり、
Figure 2018067956
のようになることを十分に示している。この目的のため、我々が最適なサブセットを確実
に決定できるケースである
Figure 2018067956
のとき、このようなオラクルが自ずと得られることに注意する。その結果、我々は、
Figure 2018067956
について考察し、以下の問題について検討する。
Figure 2018067956
また、
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
の2つのサブ問題を解決することにより、式(53)が解決できるように見受けられる。
式(54)の問題は、FPTASが存在する古典的なナップサック問題であるため、ソリ
ューション
Figure 2018067956
は、近似係数
Figure 2018067956
を用いてリカバーできる。一方、式(55)はミニナップサック問題に等しい。ここで、
式(55)を近似的に解決するため、各r(,n)に一定の上限値があるという事実を
利用する。このことにより、ナップサック問題のデマンドベースの動的プログラムを使用
することになり、多項式時間において、
Figure 2018067956
Figure 2018067956
以上となる解
Figure 2018067956
がリカバーする。また、
Figure 2018067956
Figure 2018067956
のうち、より良好なオプションを選択することで、式(52)の保証を提供するセットを
得ることができる。残りの部分は、FPTASおよびデマンドベースの動的プログラムの
複雑性に従う。
提案7.式(51)のLPは、その値が
Figure 2018067956
以上となる解を得るため、近似的に多項式時間内で解決できる。ここで、
Figure 2018067956
は、式(51)のLPに関する最適値を示す。
証明.式(51)のLPは、指数関数的な変数を有することに注意する。従来技術で見
出された重要な結果は、このようなLPはオラクルセパレーションによって与えられる多
項式時間において最適に解決できることであった。特に、このLPの両者は、オラクルセ
パレーションで与えられる楕円体法を用いて多項式時間において解決できる。また、その
両方(多項式的に多い)を解決する際に生じる制約だけを維持すると、多くの多項式的な
変数を備えた、多項式時間内に解決できるプライマルLPカウンターパートが得られる。
変数LPの低減(本質的には式(51)と同じであるが、変数の小さいサブセット以外の
全てはゼロに固定される)により、式(51)に対する最適なソリューションが導かれる
。βを近似係数とすると、β近似のオラクルセパレーションにおいて、いくつかの小さな
変更を伴うこの議論は、最近の研究で示されている。式(52)の形式の近似オラクルの
研究もまた同じアプローチで検証されている。主な違いは、我々の近似オラクルセパレー
ションを用いた式(51)の2つを解決する楕円体法を使用すると、最適な2つの値(そ
れは最適なプライマル値)が
Figure 2018067956
の間隔で並ぶように収束した直後に
Figure 2018067956
の値を得る。ここで、
Figure 2018067956
は楕円体法の収束を決定するための許容値である。さらに、楕円体法の最初の動作時に発
生する制約のみを保つように変更された2つの再解決により、収束後に同じ値
Figure 2018067956
を導き、そのために、我々はこの変更された2つの正しい値を推定可能であり、そのプラ
イマルカウンターパートは
Figure 2018067956
の間隔で配置される。式(51)と同じであるが、多項式的な多くの変数の小さなサブセ
ット以外がゼロに固定された、このプライマルカウンターパートは、多項式時間において
、式(51)を実現できるソリューションを取得し、前述の内的な値を導き出すように、
最適に解決できる。また、
Figure 2018067956
と称す、式(51)の最適値
Figure 2018067956
であるこの値は、共に
Figure 2018067956
にあるため、
Figure 2018067956
を推定できる。ランタイムは、
Figure 2018067956
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
のそれぞれにおいて多項式的にスケールするため、望ましい結果が得られる。
我々は、近似アルゴリズムベースのLPラウンディングと称す、式(38)の解決に用
いる近似アルゴリズムを提示する。近似アルゴリズムベースのLPラウンディングは、以
下のステップから構成される。
1.楕円体法及び近似オラクルセパレーションを用いて式(51)のLPを近似的に解
く。
2.式(41)に関して実現可能なソリューションをリカバーするため、無情報ラウン
ディング処理を用いる。
3.式(38)に関する実現可能性を保持しながら反復的にソリューションを改善する
上述の第3のステップは、例えばアルゴリズムIIおよびIIIで使用されるアプロー
チを用いて行うことができることに注意する。以下の結果においては、そのような反復を
想定しておらず、近似保証は最初の2ステップ後に得られる。
原理4.近似アルゴリズムベースのLPラウンディングにより、対応する値が
Figure 2018067956
以上となる式(38)の解が導かれる。ここで、
Figure 2018067956
は式(38)の最適値を示し、その複雑性は、K、
Figure 2018067956
Figure 2018067956
のそれぞれにおいて多項式的にスケールする。
証明.まず式(51)におけるLPの最適値、すなわち
Figure 2018067956
は、式(39)の最適値の上限であり、提案3を用いて
Figure 2018067956
と結論付けできることに注意する。提案7およびテーマ1から、我々は、式(39)に関
して実現可能なソリューション、すなわち式(38)は多項式時間内に、
Figure 2018067956
以上となる値を導くようにリカバーすることが可能であり、
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
と設定すると、原理を証明すると結論付けることができる。
(4)システムシュミレーション
本章では、我々のアルゴリズムの詳細な評価を行う。我々は、実際のネットワーク上で
これらのスケジューリングアルゴリズムを用いることで得られる実際のゲインに注目する
以下のシミュレーションセットにおいて、特に協調スケジューリングに貢献するCoM
Pシナリオ4bについて検討する。ここでは57セル(ラップアラウンドで)がエミュレ
ートされており、各セルには1つのマクロ基地局および4つのリモートラジオヘッドが配
備されている。各クラスタは、セルをカバーし、M=5のTPにより構成される。平均し
て30のユーザが、所定の分布に従って各クラスタ(セル)に配置される。シミュレーシ
ョンの主な前提条件を表2にまとめる。シミュレーションは、フルバッファトラヒックモ
デルで実行し、NTTI=500TTI以上の結果を得ることができる。ここで、各TT
Iはスケジューリング間隔を示す。
Figure 2018067956
(4.1)チャネルフィードバック
FDDシステムにおいて、中央スケジューラは、ダウンリンクチャネルそれぞれの推定
値または近似値を得るため、ユーザからのフィードバックに頼る必要がある。このような
フィードバックで利用可能な上りリンクのリソースには制限があるため、以下のようなオ
ーバーヘッドの低いフィードバックシグナリングスキームがサポートされる。
・{1,…,M}のサブセットであるTPのメジャメントセットは、経路損失やシャド
ウイング等の大きなスケールのフェージングパラメータの緩やかな変化に基づいて、各ユ
ーザに個々に設定される。各ユーザは、メジャメントセット内のTPからのチャネル推定
のみを行い、メジャメントセット内に無いTPは、クラスタ外のそれらとともに干渉源ま
たは非協調TPとして扱う。この考えは、ユーザが、その場所に応じて、クラスタ内の少
量のTPのみから有効な信号強度(設定可能なしきい値以上の)を受信できることである
・メジャメントセット内の各TPについて、ユーザは、以下のようなポイント毎に関連
付けられたチャネルステート情報(CSI)を算出する。まず、各サブバンドの対応する
チャネル(連続するRBセットを順に構成する)を予測し、それを「白色化」する。この
白色化動作は、干渉共分散を用いて得られる線形フィルタを用いて行われ、ユーザが非協
調TPから観測する干渉の主な原因となる。
・白色化された各チャネルマトリックスは、プレコーディングのコードブックとゲイン
セットから導き出されるマトリックスを用いて良好なディレクションセットへ量子化され
る。ディレクション(またはマトリックスの列)の数は、ランクと称され、全てのサブバ
ンドにおいて不変である。ユーザは、ランク、すなわちサブバンド毎に選択されたマトリ
ックスを、TPに関するポイント毎のCSIを構成するサブバンド毎のゲインとともに報
告する。
・さらに、ユーザは、アンカーTPからのチャネル予測、および他の全てのTPからの
干渉を考慮した後のホワイト化で算出される「フォールバック」CSIも報告する。この
フォールバックCSIを備えることで、非協調ポイント毎のシンプルなスケジューリング
が可能になる。ここで取り上げているフィードバックを低減させる1つのアプローチとし
て、ユーザが、フォールバックCSIを算出し、ポイント毎の各CSIに含まれるランク
がフォールバックCSIのものと等しいという制約下で、他のポイント毎のCSIを算出
するという、全てのTPに共通のランク制約を課す。
サブバンドのサイズ(周波数グラニュラリティ)及びフィードバック周期(時間グラニ
ュラリティ)は、設定可能なパラメータである。ここでは、極めて細かいグラニュラリテ
ィを想定して、5RBのサブバンドサイズ、4ミリ秒の周期を設定した。中央スケジュー
ラは、報告される全フィードバックを収集し、チャネル近似を構成するために用いる。特
に、各ユーザ、ユーザのメジャメントセット内の各TP、並びに各サブバンドにおいて、
中央スケジューラは、対角行列Dにおいて報告される対応するゲインを収集し、例えばV
と称す、関連するプリコーダマトリックスを用いてチャネルを
Figure 2018067956
と近似する。ここで、Vは、Vの第i列に沿って送信されるシンボルdのゲインを観測
できるような、セミユニタリティ(
Figure 2018067956
)である。このチャネル近似は、サブバンド内の全RBにおいて使用される。ユーザのメ
ジャメントセットに無い全てのTPからのチャネルは、ゼロであると仮定される。CoM
Pスキームを用いて達成できるゲインに影響するため、強調すべきもう一つの態様は、各
ユーザにおけるレシーバの選択である。我々は、まず推定する干渉共分散を対角マトリッ
クスに制限するのと同等である、受信アンテナ毎の干渉電力のみ測定することで干渉共分
散が推定される、各ユーザにおけるシンプルなレシーバを想定する。このレシーバは、標
準仕様においてMMSEオプション−1レシーバと呼ばれる、全ての評価におけるベース
ラインレシーバとして用いられる。後で、我々はより高度なレシーバを想定する。以下の
全シミュレーションにおいては、フォールバックCSIと、1つの反復およびシングルT
PのアルゴリズムIIに特化することで得られるアルゴリズムとを用いて、スケジューリ
ングが各TP用に個別に実行される、ポイント毎のスケジューリングスキームがベースラ
インとして用いられる。さらに、アルゴリズムIIおよびIIIにおけるアグレッシブ・
プルーニングを全てのケースで用いた。
(4.2)結果と考察
我々は、協調スケジューリングにおいて、反復サブモジュラアルゴリズム及び反復フォ
ーマットバランシングアルゴリズムを採用した、表3および表4における第1の結果を提
供する。選択されたCoMPスキームがCDPSの場合、サービングTPのバランシング
ステップはアルゴリズムIIIに組み込まれていることに注意する。各ケースにおける相
対的なパーセントゲインは、ベースラインを超えている。表3及び4から、CoMPスキ
ームは、ポイント毎のベースラインスケジューリングと比べて大きなパフォーマンス低下
が生じるように見受けられる。CoMPスキームを用いるユーザからさらなるフィードバ
ックが提供される代わりに、システムは非常に望ましくない損失を被るように見受けられ
る。
Figure 2018067956
Figure 2018067956
考察1.CoMPスキームのパフォーマンスは、ユーザから受信するフィードバックの
品質に対して高い感応性がある。
フィードバックの他の形式は、各ユーザから受信するACK/NACKフィードバック
形式も利用可能である。このフィードバックは従来のシングルセルスケジューリングで利
用されている。そこで、以下の態様では、中央スケジューラにおけるチャネル近似を改善
するため、このフィードバックを利用する。各ユーザkについて、ユーザkに関する送信
ハイポセシスが与えられると、メジャメントセット内のTPからユーザkによって観測さ
れる全チャネルの近似値は、これまでのように得られる。各サブバンドにおいて、ユーザ
k(与えられたハイポセシス下にある)へのデータ提供に関与するTPに対応するチャネ
ル近似は、ユーザkに関連付けられた補正係数を示す係数cを用いてスケーリングされ
る。このスケーリング係数は、ユーザから受信するACK/NACK配列に基づいて継続
的に更新される。更新手順は独自のものであり、全てのACKはその係数を増大させ、全
てのNACKはそれを減少させるという原則に従う。
我々は、表5及び6において、ACK/NACKベースの改良を含む結果を提示する。
Figure 2018067956
Figure 2018067956
表5及び6から、ACK/NACKベースの改良により、CoMPスキームのパフォー
マンスが飛躍的に向上し、さらに重要なことは、CoMPスキームが期待するセルエッジ
ゲインを生み出す。非常に大幅なセルエッジゲインが、優れたDPS及びCDPSゲイン
を伴う3つの全てのCoMPスキームによって得られる。後者の両方のスキームにおいて
は、空の(またはミュートされた)RBの比率が高い。このことは、これらのスキームは
、よりアグレッシブに干渉を低減するRBのサイレント化(またはミュートする)を活用
していることを意味することに注意する。
考察2.チャネル近似を改善するためにACK/NACKフィードバックを活用するこ
とは、多くの利益を生み出し、COMPゲインの実現に必要である。
以下、特に言及しない限り、以下の全てのシミュレーションでは、ACK/NACKフ
ィードバックを利用するものとする。ここで、共通フォールバックランク制約を除去した
、より拡張されたフィードバックスキームについて検討する。我々は、フォールバックラ
ンク制約を課すことにより、CoMP UE(すなわち、そのメジャメントセット内の1
つ以上のTPのユーザ)を、より低ランクでポイント毎のCSIを報告するようにバイア
スすることに言及する。これは、フォールバックCSIが全ての非アンカーTPからの干
渉を想定して算出されることで、より低いランクが選択されるからである。別の言い方を
すれば、CoMPユーザは、おそらくフォールバック・シングル・ポイントのスケジュー
リングのもとにあるセルエッジのユーザであり、そのためより低いランクをサポートする
。全てのポイント毎のCSIにこのフォールバックランク制約を課すことで、CoMPユ
ーザの高ランク送信を無効にして、レートが下がる可能性がある。しかしながら、重要な
利点もある。ポイント毎の各CSIのランク制約の下では、ユーザは与えられたランクの
量子化されていない最適なチャネル近似を決定し、それを量子化することに注意する。重
要なことは、一定の量子化負荷(コードブックサイズにより決定される)が与えられると
、量子化エラーは低いランクにおいてより小さくなることである。この正味の影響は、残
りのものを全く報告しないことで、いくつかの支配的な特異ベクトル(好ましいディレク
ションを示す)が、対応する特異値と共にユーザからより正確に報告されることである。
ランク制約がないケースにおいて、ユーザは、一般に量子化のために、より大きな特異ベ
クトルのセットを選択する。これにより、中央スケジューラは、粗い精度ではあるが、さ
らなるディレクションおよび関連ゲインを知ることになる。
Figure 2018067956
表7において、ランク制約の影響に注目した結果を提供する。2つのCoMPスキーム
及び反復サブモジュラアルゴリズムについて簡単に検討する。この結果から、フォールバ
ックランク制約により、ほとんど劣化することなく、各CoMPユーザからのより少ない
ディレクションを正確に知ることにより、ネットワークにより良好に干渉を管理させ、そ
の結果、それらのユーザのより高いランク送信を無効にすることで損失が相殺されること
がわかる。
Figure 2018067956
Figure 2018067956
考察3.ランク制約は限られた量子化負荷の下で有用なフィードバック低減策である。
これまでは、各ユーザにおけるシンプルなレシーバを想定していた。ここで、制約を用
いずに、干渉共分散を予測する各ユーザのより高度なレシーバについて検討する。このレ
シーバは、MMSE−IRCレシーバと呼ばれる。我々の成果は表8及び9で報告されて
いる。ここで、ACK/NACKベースの改善と、ランク制約が課されていることに注意
する。興味深い考察として、全てのスキームのパフォーマンスは、表5及び6におけるそ
れらのカウンターパートと比較して実質的に改善しているものの、ポイント毎にスケジュ
ーリングするベースラインに対するゲインは減少している。このことは、ポイント毎のス
ケジューリングよりもCoMPゲインが大きい好ましいシナリオは、中央スケジューラが
良好なネットワークCSIを有するが、ユーザレシーバの干渉除去能力が限られるという
事実に起因する。一方、最悪のシナリオは、スケジューラにおけるネットワークCSIが
非力であるが、ユーザがCoMPスキームのケースにおいて弊害をもたらす強力なレシー
バを有することである。表8及び9にてエミュレートされたシナリオは、表5及び6のも
のと比較すると、後者のケースに近く、フィードバックのオーバーヘッドの総計は同一で
あるが、レシーバはよりロバストである。そこで、次のように考察する。
考察4.CSIフィードバックにおける相応の機能拡張が無いユーザレシーバを改善す
ることにより、CoMPゲインがより小さくなる。
Figure 2018067956
表10において、我々はACK/NACKベースの改良が無いシナリオをシミュレート
した。その結果、ACK/NACKベースの改良が実際には必要であり、考察2はよりパ
ワフルなユーザレシーバを用いても正しいことが示された。
最後に、表11においては、ACK/NACKベースの改良を維持しながら、ランク制
約を廃止した。ロバストなレシーバにおいても考察3は正しいことが示された。
Figure 2018067956
Figure 2018067956
Figure 2018067956
Figure 2018067956
システムのさらなる詳細B
I.はじめに
データトラフィックの爆発的な増大に対応するため、ネットワークオペレータは、従来
のシングルマクロ基地局でカバーされるセルに複数の送信ポイント(TP)が配置される
、セル分割を頼りにしている。各送信ポイントは、高出力のマクロエンハンスド基地局で
可能であるが、より少ない収容能力である低出力のリモートラジオヘッドである可能性が
高い。そのような異なる送信ポイントで構成されるネットワークは、ヘテロジーニアスネ
ットワーク(別名:HetNet)と呼ばれており、全ての次世代無線ネットワークの将
来形とみなされている。HetNetアーキテクチャにおける基本的な協調ユニットは、
複数のTPで構成されるクラスタと称される。クラスタ内の協調リソース割り当ては、通
常、ミリ秒毎に1回という、非常に細かい時間スケールで達成される必要がある。また、
各クラスタ内の全TPが光ファイバ接続性を有している必要があり、そのため、クラスタ
の構成(別名:クラスタリング)は、利用可能なTP間の光ファイバ接続性によって決定
される。一方、異なるクラスタ間の協調は、非常に遅い時間スケールで行われることが予
期される。その結果、各ユーザは1つのクラスタのみと関連付けられ、そのユーザとクラ
スタの関連付けは、数秒毎に1回のみ行われる必要がある。
本文書における我々の関心は、各クラスタ内の動的な協調である。ユーザの関連付けと
クラスタリングは、桁違いに粗い時間スケールで発生するため、それらは固定値で与えら
れると仮定する。クラスタにおける複数のTPのジョイントリソース割り当ての設計が、
近年、詳細に検討されている。これらの技術は、ユーザチャネル状態と中央処理部におけ
るそれらの個別データのグローバル情報を想定し、グローバル情報を用いてクラスタを1
つのブロードキャストチャネルに変換することから、各ユーザに1つのTPからサービス
が提供できるが、下り送信パラメータ(例えばビームベクトルやプリコーダ)が同時に最
適化できるように、ユーザチャネル状態がクラスタ内のTP間で共有されることまで広が
っている。本研究における我々の目標は、実際のHetNetにおいて、これら全ての研
究から得られる、協調リソース割り当てを用いて干渉が管理される場合に起こり得る十分
なパフォーマンス向上に関する見解が有効であるか否かを確認することである。実際のネ
ットワーク上での課題は、(i)非常に細かい時間スケールで実行できる複雑性の低いリ
ソース割り当てアルゴリズムの必要性、(ii)ユーザからの不完全/不正確なチャネル
フィードバック、(iii)実際の伝搬環境の3つがある。そのようなHetNetは実
際にはまだ配備されていないため、正確なモデリングに頼る必要がある。ここでは、後者
の2つの課題を捉えるため、非常に包括的な方法におけるHetNetの配備を検討して
いる3GPP LTE標準化団体によって仕様化されたネットワークのエミュレーション
に頼ることにする。クラスタ内の動的協調を管理する最も簡単な「ベースライン」アプロ
ーチは、各ユーザを該ユーザが受信する平均電力が最大の1つのTP(「アンカー」TP
と称される)に関連付け、フルリユースで各TPにおいてそれぞれシングルポイントスケ
ジューリングを実行することである。このアプローチは、フリーダムメトリックスの次数
に関して、単純過ぎであり、不十分に見えるかもしれないが、実際のネットワークにおい
ては、平均的なスペクトル効率のゲインは、セル分割により保証される。クラスタにおけ
るより洗練されたジョイントスケジューリングスキームからの期待は、主としてベースラ
インの平均スペクトル効率の向上を維持しながら、5パーセンタイルの大幅なスペクトル
効率向上を達成することである。この期待を実現するため、我々は、ジョイントリソース
割り当て問題を策定し、サブモジュラウェルフェア最大化と、フォーマットバランシング
と呼ばれる技術とを組み合わせた新しいアプローチに基づく、一定係数の近似アルゴリズ
ムの開発を行った。主な態様は、策定されたリソース割り当て問題が、重要な実務上の制
約及び送信パラメータの個別選択を調整できる点である。その結果、デザインされたアル
ゴリズムは、実務的に重要なシナリオに直接適用され、実際には、現実的な条件において
評価された場合に期待できるゲインを示す。
II.システムモデル
ユニバーサル周波数を用いたHetNetにおける下りリンクの再利用について検討し
、各スケジューリング区間でN個の直交リソースブロック(RB)にて同時に送信できる
、B台の協調TPのクラスタに焦点を当てる。各RBは、帯域幅をスライスしたものであ
り、最小の割当単位を示す。あわせて、これらB台のTPは、K台のアクティブユーザの
プールにサービスを提供する。各TPは、各ユーザと同様に、複数のアンテナを備えるこ
とができる。我々は、これらB台のTPが同期して動作する、光ファイバーバックホール
上でメッセージを交換できる、一般的なHetNetシナリオ(3GPP LTEのRe
l.11にて定義された)を想定する。RB上のユーザkで受信される信号は、
Figure 2018067956
と書くことができる。ここで、Hk,j(n)はRBnにおけるTPjとユーザk間のM
IMOチャネル(スケールの小さいフェージング、スケールの大きいフェージング及び経
路減衰を含む)をモデル化したものであり、z(n)は付加的な円対称ガウスノイズベ
クトルであり、x(n)はRBにおけるTPで送信されるシグナルベクトルを示す。
サイクリックプリフィックス内にて信号遅延が最大である場合、式(1)における
モデルは、直交周波数分割多元接続(OFDMA)のケースにおいても保持されることに
注意する。)TPで送信される信号を考慮すると、各RBで多くとも1つのユーザにサー
ビスを提供するような共通制約を各TPに課す。この制約は、ユーザからの不完全かつ粗
いチャネルフィードバックに対してロバスト性を提供する。また、RBnのTPqから送
信される信号は、
Figure 2018067956
で表すことができる。ここで、bq,u(n)は、ノルム(電力)制約を満たすプレコー
ディングマトリックスWq,u(n)を用いる、あるユーザuを対象としたRBn上のT
Pqから送信される複数のシンボルベクトルである。無線チャンネルのブロードキャスト
性により、ユーザを対象としたRB上のあるTPから送信される信号は、そのRBにおけ
る他の全ての協調スケジュールされたユーザにより、干渉として受信されることに注意す
る。この要因は、そのユーザのみに割り当てられるリソースに応じたユーザ毎のユーティ
リティの定義にもはや意味がないため、スケジューリング問題を著しく複雑にする。
実用性を保ちながらディテールを要約するため、我々は送信ハイポセシスの概念を適用
する。特に、我々は、=(u,f,b)をエレメントとして定義する。ここで、
Figure 2018067956
はユーザを示し、
Figure 2018067956
はカーディナリティ
Figure 2018067956
を有するフォーマットの有限セット
Figure 2018067956
から引き出されるフォーマットを示し、
Figure 2018067956
は送信ポイント(TP)を示す。各エレメント=(u,f,b)は、送信ハイポセシス
、すなわちフォーマットfを用いたユーザuを対象とするTPbからの送信を意味する。
また、
Figure 2018067956
は、それら全てのエレメントのグラウンドセットを示すものとする。そのようなエレメン
トについて、我々は、以下の取決めを適用する、
Figure 2018067956
ここで、
Figure 2018067956
はRBのセットを示し、
Figure 2018067956
は、ユーティリティ関数の重み付きレート和を示すものとする。サブセット
Figure 2018067956
及びRB
Figure 2018067956
において、
Figure 2018067956
は、RBnの
Figure 2018067956
におけるハイポセシスを用いた送信後に得られる重み付きレート和が導かれる。
Figure 2018067956
におけるハイポセシスは、複数のハイポセシスを含むことが可能であり、例えば、RBn
において
Figure 2018067956
を選択することは、RBnにおいて、TP
Figure 2018067956
がユーザ
Figure 2018067956
を対象として、フォーマット
Figure 2018067956
を用いて信号を送信し、同時に、TP
Figure 2018067956
がユーザ
Figure 2018067956
を対象として、フォーマット
Figure 2018067956
を用いて信号を送信することを示す。各エレメント(または、等価であるユーザ
Figure 2018067956
)に関連付けられた重みは、スケジューラへ入力され、スケジューリングの決定結果を用
いて更新される。同じRBにて複数のユーザへ同じTPがサービスを提供する可能性や同
じユーザが同じRBにて複数のTPからデータを受信する可能性等を無効とするため、
我々は以下の取決めを適用する。
Figure 2018067956
同じ周波数で複数のTPから同時にデータ受信するには、コヒーレントを結合させる
ユーザからのさらなるフィードバックが必要であるため、この後者の制約は利用できない
。)さらに、
Figure 2018067956
において、我々は、
Figure 2018067956
に拡張できる。ここで、
Figure 2018067956
は、RBnの
Figure 2018067956
におけるハイポセシスを用いて得られる、エレメント、または等価であるユーザ
Figure 2018067956
に関する重み付きレートであり、
Figure 2018067956
である限り
Figure 2018067956
と設定する。RBnの
Figure 2018067956
においてハイポセシスを選択すると、それらのハイポセシスに含まれるTPおよびユーザ
によって形成される干渉チャネルがあることに注意する。ここて、重み付きレート和の算
出には、予め決められたルールを用いることができる。本文書を通じて、我々は、重み付
きレート和のユーティリティ関数が、セットからあるエレメントが削除されても、該セッ
ト内のエレメントのレートが減少しないという、一般的なサブ加法的な仮定を満たすと想
定する。特に、サブセット
Figure 2018067956
及びエレメント
Figure 2018067956
において、
Figure 2018067956
を定義すると、我々は、
Figure 2018067956
の各々を、
Figure 2018067956
と想定できる。
我々は、以下の2つの多地点協調(CoMP)スキームのいずれか一方がユーザ毎に選
択されると仮定する。CoMPスキームとユーザの関連付けは、予め決められており、固
定されていることを強調する。
協調サイレンシング/協調ビームフォーミング(CS/CB):このスキームに関連付
けられたユーザは、TP間でユーザデータが非リアルタイムで共有されるように、予め決
められた「アンカー」TPのみからデータが提供される必要がある。このように、CS/
CBのユーザuは、
Figure 2018067956
の任意の
Figure 2018067956
は、TP
Figure 2018067956
がuのアンカーTPである旨を満たす必要がある。
動的ポイント選択(DPS):このスキームに関連付けられたユーザには、任意のTP
により任意のRBにてサービスが提供される。
CoMPスキームの両方に関して、干渉軽減は、ユーザおよびフォーマットの適切な選
択により達成できることに注意する。さらに、例えば、DPSは、RB毎にサービングT
Pを選択することによる短期フェージングを利用して、受信信号の強度を増加させること
ができる。サービングTPは、ユーザにデータサービスを提供するTPを意味する。ここ
で、
Figure 2018067956
をユーザuのバッファサイズ(ビット単位)とし、
Figure 2018067956
をスケジューリングウェイトとして、式(6)で与えられる最適化問題を説明する。
Figure 2018067956
最適化の損失が無いとき、我々は、ユーザの重みが[0,1]に正規化されると想定
できる。)式(6)において、目的関数は有限バッファ制約を含み、第1の制約は各RB
にて選択される多くとも1つの送信ハイポセシスを保証することに注意する。第2の制約
は、スケジュールされた各ユーザに1つのフォーマットだけが割り当てられることを保証
する。ユーザ数(K)、TP数(B)、RB数(N)及びフォーマット数(J)が与えら
れと、式(6)の例は、全RBで可能性がある全ハイポセシスに関する全重み付きレート
和のユーティリティ値のセットと共にある、ユーザウェイトおよびバッファサイズのセッ
Figure 2018067956
である。式(6)における近似アルゴリズムを設計する前に、重み付きレート和を計算す
るためのルールとともにフォーマットの具体例について検討する。例えば、フォーマット
は、割り当てられたシンボルストリーム数で定義することが可能であり、RBの送信ハイ
ポセシスが与えられるケースでは、各トランシーバリンクにおけるストリーム数が与えら
れる干渉チャネルを持つ。重み付きレート和を評価するルールは、各トランシーバリンク
に関するガウス型入力アルファベット及び干渉アライメントに基づいた送信プレコーディ
ング方法を想定したものにできる。全ての割り当てられたRBに同じストリーム数が割り
当てられた、スケジュールされたユーザ毎の多くとも1つのフォーマット制約は、LTE
規格における主要な制約を保持していることに注意する。我々の最初の結論は、式(6)
は複雑度の低い(多項式的な)アルゴリズムでは最適に解決できそうにないことである。
式(6)を2つの特別なケースに単純化させ、それらの知られた困難性を突破する。
定理1.式(6)における最適化問題はNP困難である。特に、式(6)において、固
定の
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
では、極めてNP困難である。さらに、固定の
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
であれば、式(6)はAPX困難である。
定理1は、ほとんどありそうもない式(6)の効果的な最適アルゴリズムが存在するだ
けでなく、Bの指数関数的な複雑性は、Bの独立な近似係数を得るために払わなければな
らない代償であることを意味する。ここで、Bでも複雑多項式を形成するが、近似保証に
おいて1/Bのペナルティを導入するような近似アルゴリズムをデザインするために、反
復フレームワークを採用する。そのため、我々は、式(7)で与えられる他のよりシンプ
ルな問題を導入する。式(6)及び(7)に対する最適なソリューションを用いて得られ
る重み付きレート和の関係は、以下の結果で与えられる。
Figure 2018067956
提案1.式(7)の最適なソリューションは、式(6)で実現可能であり、式(6)の
最適なソリューションで導出される値の1/B倍以上の値を導出する。
証明:全てのユーザに関連付けられるCoMPスキームは、CS/CBであることが前
提である。例えば、
Figure 2018067956
で示す式(6)の最適なソリューションを検討し、そのソリューションにおいては、
Figure 2018067956
が、b=1,…,BにおけるTPbによりサービスが提供されるユーザのセットを示す。
CS/CBは、全てのユーザで用いられるため、これらのセットは、オーバーラップして
おらず、
Figure 2018067956
Figure 2018067956
と推定できる。さらに、総合的なユーティリティは
Figure 2018067956
に拡張できる。ここで、Rbは
Figure 2018067956
における全ユーザのレート重み付け和であり、ユーザ毎の有限バッファ制約が含まれる。
次に、TPbについて検討し、
Figure 2018067956
の各RBにおける、TPbによりサービスが提供されるユーザに生じた、他のTPによる
共同スケジュール送信からの干渉を除去することを仮定する。式(5)におけるプロパテ
ィを用いると、重み付きレート和
Figure 2018067956
は、少なくともRbと同じ大きさとなることが分かる。しかしながら、
Figure 2018067956
は、
Figure 2018067956
から導出される式(7)に対する特定のソリューションによって達成できる。ここで、
Figure 2018067956
におけるユーザを含むエレメントだけが、各
Figure 2018067956
で保持され(このような各
Figure 2018067956
におけるエレメントだけになることに注意する)、他のものは削除される。このことは、
式(7)の最適なソリューションが、各
Figure 2018067956
の上限値を導出し、定理が正しいと結論づけできることを意味する。ここで、DPSが一
部のユーザのCoMPスキームとして適用され、CS/CBが残りに適用されるような一
般的なケースについて検討する。このケースでは、第iのユーザは、そのアンカーがTP
iであるCS/CBユーザであり、TPiからのみデータサービスが提供されるという認
識の下、各DPSユーザuを、同一の重み、チャネル及びキューサイズでB台のユーザu
(i)(i=1,…,B)に分割する。我々は、
Figure 2018067956
のユーザの拡大されたプールを収集し、この大きなプールに関する式(6)における問題
を提示する。ここで、全てのユーザは、CS/CBユーザであり、バッファ制約が各ユー
ザに個別に課されている。後者の問題の最適値は、Kのユーザの元の値の上限である。さ
らに、各TPが拡大されたプールからのKを上回らないユーザのアンカーにできることか
ら、以前の議論を用いると、我々は、式(7)の最適値は、望ましい結果として、後者の
問題のそれの1/B倍以上であると断言できる。
任意のセット
Figure 2018067956
、エレメント
Figure 2018067956
、RB
Figure 2018067956
Figure 2018067956
を伴う負でないスカラーΔ及びスカラー
Figure 2018067956
について、我々は、
Figure 2018067956
と定義する。ここで、
Figure 2018067956
は、
Figure 2018067956
内のエレメントがそのRBにて既にスケジュールされている場合に、RBnのエレメント
eのスケジューリングにより得られる、全体的に増分重み付きレートゲイン(またはロス
)を示すことに注意する。さらに、この増分レートの定義において、我々は、重み付きレ
ートマージンであるΔを用いる。ユーザ
Figure 2018067956
に関して得られる重み付きレートゲインはΔを超えることはない。このマージンの目的は
、ユーザ
Figure 2018067956
が既に他のRBにてスケジュールされて
Figure 2018067956
の重み付きレートを得ているとの認識の下、ユーザ
Figure 2018067956
にバッファ制約を課すことである。また、スカラー
Figure 2018067956
は、バッファ制約の組み込みに用いられるディスカウント係数である。例えば、上記数式
の項
Figure 2018067956
は、さらなるエレメントeをスケジュールすることで発生する、増大した干渉に起因する
ユーザ
Figure 2018067956
の重み付きレートにおける損失を示す。しかしながら、この損失は、
Figure 2018067956
のバッファ制約がアクティブでない場合にのみ発生する可能性がある最大損失である。そ
のユーザのバッファ制約がアクティブである場合(その結果、
Figure 2018067956
に全てのRBが割り当てられる)、損失は係数
Figure 2018067956
倍に低減できる。ここで、式(6)を近似的に解決するアルゴリズムIを提供する。この
アルゴリズムは、反復フレームワークを適用することに注意する。アルゴリズムの各反復
外(全てのステップがRepeat−Untilループ外にある)においては、先の反復
の決定が変わらずに保持されることに注意する。ユーザに対する、RB、サービングTP
及びフォーマットの割り当ては、シンプルななグリーディアプローチ(全てのステップが
While−Doループ内にある)を用いて、多くとも1つのユーザ毎のフォーマットの
制約を意識せずに生成される。バランシングステップは、ユーザのフォーマットに関して
実行され、ユーザが1つのフォーマットのみを用いてスケジュールされることを保証する
。得られた結果は、システムにおいて、実現可能性を維持しながらユーティリティの向上
を保証する。アルゴリズムIのステップ16における、ユーザ
Figure 2018067956
に関するフォーマットバランシングルーチンは、以下のように実現される。我々は、与え
られたサブセット
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
において、各フォーマット
Figure 2018067956
を考慮して、式(8)における問題を解決する。ここで、
Figure 2018067956
である。式(8)は、複数選択ナップサック問題であり、例えば動的プログラミングを用
いて、または有効な近似アルゴリズムを利用して解決できる。
Figure 2018067956
は、式(8)のベストな目的関数値におけるソリューションの結果と関連付けたフォーマ
ットを示すものとする。
Figure 2018067956
は、
Figure 2018067956
と関連付けたソリューションに割り当てられるRBセットを示し、
Figure 2018067956
は対応するエレメントであるものとする。さらに、我々は、
Figure 2018067956
Figure 2018067956
となる
Figure 2018067956
及びエレメント
Figure 2018067956
が存在するかを確認する。これらの2つの条件を満たさないケースでは、
Figure 2018067956
をフォーマットバランスドソリューションとして返送させる。そうでなければ、
Figure 2018067956
をフォーマットバランスなソリューションとして返送させる前に、
Figure 2018067956
Figure 2018067956
に加えて、
Figure 2018067956
を設定する。最終的に、プルーニングステップは、選択されたサブセット
Figure 2018067956
が与えられると、以下のように実行される。
Figure 2018067956
アグレッシブなプルーニングオプションは、他のオプションを包含することに注意する
。以下のように生成されたパフォーマンス保証は、両方のプルーニングオプションに関し
て保持する。アルゴリズムIの反復毎の複雑性はO(KJBN)であることに注意する
ここで、アルゴリズムIに関する近似保証を生成する。このような目的で、シングルユ
ーザケースに対するユーティリティに特化すると、以下のマイルド不等式を仮定し、それ
らは、
Figure 2018067956
の定数
Figure 2018067956
に関して、
Figure 2018067956
を維持する。ここで、マトリックス
Figure 2018067956
を定義する。常にGi,j=0と設定できるため、式(9)は一般的な損失がないことに
注意する。しかしながら、Gi,j>0は、フォーマットのjからiへの変更は、全ての
ユーザについて、全てのRBで、全てのインスタンスにおいて、オリジナルの重み付けレ
ートの割合Gi,j倍よりも大きい重み付きレートを保証することを意味する。我々は、
これまでに示されたフォーマットの例について、
Figure 2018067956
であることに注意する。
定理2.アルゴリズムIは、式(6)のソリューションを提供し、ワーストケースでも
少なくともΓ/2Bを保証する。すなわち、ソリューションを用いて得られる重み付きレ
ート和の値は、式(6)の最適なソリューションを用いて得られるそれのΓ/2B倍より
も小さくなることはない。さらに、Γは
Figure 2018067956
を満たし、定数S>0において、以下のLPを用いて決定できる。
Figure 2018067956
また、
Figure 2018067956
であるとき、
Figure 2018067956
となる。
証明:式(7)の最適値を
Figure 2018067956
と定義する。我々は、アルゴリズムI(
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
を用いて初期化される)の最初のアウター反復を考慮すると、最初の反復の後に得られる
システム重み付きレート和の値は、少なくとも
Figure 2018067956
のΓ/2倍であることを示す。これは、アルゴリズムIの各反復はシステムユーティリテ
ィを改善するという事実と共に、提案1が定理を証明する。
また、関数
Figure 2018067956
を、
Figure 2018067956
と定義する。ここで、
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
である。我々の第1の考察は、ユーザuのいずれについても、セット関数
Figure 2018067956
はモノトニックなサブモジュラセット関数であり、すなわち、
Figure 2018067956
及び
Figure 2018067956
において、
Figure 2018067956
及び
Figure 2018067956
を有する。
次に、以下の問題について検討する。
Figure 2018067956
式(12)における問題は、モノトニックサブモジュラなユーザ毎のユーティリティや
バリュエーションを用いた複合オークション問題(別名:利益最大化問題)である。ユー
ザ毎のフォーマット制約は式(12)で導かれるため、最適値はvoptが上限となる。
さらに重要なことに、モノトニックサブモジュラバリュエーションを用いた複合オークシ
ョン問題は、グリーディアルゴリズムによって近似的に(約1/2近似にて)解決される
。While−Doループ内においては、そのようなグリーディルーチンを、ステップ1
4の後に続くものとして実装しており、
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
を得る。ここで、ユーザ
Figure 2018067956
に関するフォーマットバランシングルーチンについて検討する。そのようなユーザu及び
各フォーマットfについて、そのようなエレメントが
Figure 2018067956
のRBを発見できない場合、
Figure 2018067956
であるという理解で、
Figure 2018067956
を定義する。ユーザuについて得られる重み付きレート(アルゴリズムIのステップ14
後)は、
Figure 2018067956
と等しく、
Figure 2018067956
と等しい。また、上述したフォーマットバランシングのようなメソッドとして
Figure 2018067956
を選択すると、式(9)の不等式を用いて、ユーザuのレートは、少なくとも
Figure 2018067956
となることを保証できる。さらに、ユーザはオーバーラップしないRBに割り当てられる
ため、与えられたインスタンスに関するフォーマットバランシングルーチンのワーストケ
ースの近似保証は、少なくとも、
Figure 2018067956
であると結論を出せる。ここで、アウター・ミニマイゼーションは、全てのユーザ
Figure 2018067956
に関する。全てのインスタンスに関するワーストケースの近似保証は、Γが下限であり、
以下の問題に対するソリューションである。
Figure 2018067956
明らかに、
Figure 2018067956
であるため、式(16)におけるミニマル値は1/J以上にできる。定理の残り部分は、
付録Aの提案2を用いた後の部分に続く。
表IおよびIIにて、我々はアルゴリズムIの評価結果を提供する。ここで、評価は、
HetNet(シナリオ4b)をエミュレートする、完全に校正されたシステムシュミレ
ータで行われる。特に、19セルサイト(ラップアラウンドを伴う)と、セルサイトあた
り3セクタのHetNetとがエミュレートされる。ここで、各セクタは、5つのTP、
すなわち1つのマクロ基地局と、それぞれが4つの送信アンテナを備える、4つの低出力
ラジオヘッドとから構成されるクラスタを表している。各セクタは、平均で10のユーザ
(それぞれが2つの受信アンテナを備える)にサービスを提供する、フルバッファモデル
が想定される。表Iにおいて、我々は、各ユーザがセル間干渉(ICI)の除去能力がな
いシンプルなレシーバを用いると想定し、表IIでは、よりロバストなMMSE−IRC
レシーバを用いると想定する。また、我々は、各ケースにおいて、全てのユーザがDPS
ユーザ、または全てのユーザがCS/CBユーザであると想定する。さらに、各ユーザか
ら得られるフィードバックは、ACK/NACKフィードバックを用いることでさらに正
確となり、採用されているプロビジョンのフィードバックの追加を促進する。その表から
、伸び率はベースラインのシングルポイントスケジューリングを超えるものであり、5%
のスペクトル効率(SE)という大幅な向上がジョイントスケジューリングで得られるこ
とが分かった。このことは、ベースラインにより得られるセル分割の平均SEゲインの大
部分を維持しながら、ロケーションに無関係なユーザエクスペリエンスの改善を保証する
。また、ネットワーク支援型の協調送信は、ICIの管理をより必要としているため、よ
り単純なレシーバを使用する場合でもより良好なゲインとなる。
III.結論
我々は、HetNetにおけるリソース割り当てについて検討した。我々の詳細な分析
およびシステム評価により、ある状態で利用可能な全てのフィードバックを活用すること
で、また良好にデザインされたアルゴリズムを使用することで、実際のHetNetにお
いて著しいゲインが実現されることが示された。
付録
A.付録:提案2および証明
提案2.マトリックス
Figure 2018067956
において、
Figure 2018067956
が常に正の数であり、Δ>0であれば、
Figure 2018067956
に対するソリューションは、定数S>0に関して、以下の線形プログラムを解決すること
で見出すことができる。
Figure 2018067956
さらに、
Figure 2018067956
の特別なケースにおいて、式(18)に対するソリューションは、
Figure 2018067956
のような閉形式で得ることができる。
証明:式(18)の最適値を
Figure 2018067956
と定義する。また、
Figure 2018067956
となる定数を用いると、その上限は以下のようになる。
Figure 2018067956
さらに、我々は、
Figure 2018067956
が分かる。ここで、
Figure 2018067956
は、
Figure 2018067956
および
Figure 2018067956
を用いた式(21)の右辺に対する最適なソリューションであり、
Figure 2018067956
は、式(21)の右辺に関する最適値とする。定数S>0において、式(20)の右辺に
おける凸最小化問題について検討する。
Figure 2018067956
における
Figure 2018067956
は、式(20)の右辺において実現可能であり、値
Figure 2018067956
を導出する。このことは、式(20)の右辺の最適値が
Figure 2018067956
よりも大きくないことを示す。しかしながら、厳密には、式(21)の右辺の最適値は
Figure 2018067956
よりも小さいことを意味するため、
Figure 2018067956
よりも小さい式(20)の右辺の最適値において矛盾が生じる。したがって、定数S>0
における式(20)の右辺の最適値は、式(21)の右辺と同一であり、この値は
Figure 2018067956
と一致する。式(20)は、式(19)にて再定式化できる。式(19)における制約と
目的とがアファインであるため、K.K.T条件に対するソリューションを示す凸最適化
問題は、グローバルに最適化されることを示す。式(19)におけるK.K.T条件は以
下の式で与えられる。
Figure 2018067956
ここで、
Figure 2018067956
は、アダマール積を示す。次に、
Figure 2018067956
と想定する。そして、特定の選択
Figure 2018067956
について検討する。式(23)における選択は、式(22)における全てのKKT条件を
満たし、式(19)に関するグローバル最適値を導出するため、式(18)に関する最適
値を導出することが検証できる。この最適値は、
Figure 2018067956
で検証できる。
Figure 2018067956
Figure 2018067956
Figure 2018067956
システムのさらなる詳細C
(1)はじめに
3つのCoMPスキーム、すなわちジョイント送信(JT)、協調スケジューリングお
よびビームフォーミング(CS/CB)、並びに動的ポイント選択(DPS)は、Rel
−11[6]にてサポートされることが合意されている。CoMP CS/CBでは、従
来の(CoMPではない)シングルセルシステムのケースと同様に、サービングセルの送
信ポイント(TP)を用いてデータが送信される。そのため、CoMP CS/CBにお
いては、PDSCHマッピングにおける問題は発生しない。しかしながら、CoMP J
TおよびDPSにおいては、サービングセル以外の1つまたは複数のTPがデータ送信に
関与する。このケースでは、物理下りシェアドチャネル(PDSCH)リソースエレメン
ト(RE)のマッピングにおけるシグナリング構成の違いによって、異なるTPに対応す
るCRS REの配置における周波数シフトの違いに起因するCRS/PDSCHの衝突
、異なるTPに関するPDCCH領域のサイズの違いに起因するPDSCHスタートポイ
ントの違いという、いくつかの問題が発生する。これらの問題は、CoMPのスタディア
イテムステージで認識され、議論されており、CoMP WI[6][7]に含まれてい
る。
RAN1#69において、CoMPにおけるPDSCH REマッピングを解決する方
法が議論されており、これらの問題を解決するには、さらなる下り制御シグナリングが必
要になる。RAN1#69ミーティングにおいては、以下が合意されている。
・PDSCH送信から少なくとも1つのセルのCRSポジションを示すシグナリングを
提供すると、以下が起きる可能性がある。
○少なくとも周波数シフトのシグナリングの識別
○CRSのアンテナポート数に関するFFS
○MBSFNフレームに関するFFS
・シグナリングが送信されると、PDSCHは、指示されたシングルセルのCRSにて
Rel−10レートマッチングに従うが、UEはサービングセルのCRSポジションを想
定する。
○RAN1#70までのFFSでは、シグナリングは、結合CRSパターンにてPDS
CHがレートマッチされた3つ以下のセルを示すことができる。
準静的または動的なCoMP PDSCHマッピングに関する、DL制御信号のいくつ
かの代替手段が[8]に示されている。我々は、これらのスキームの様々な代替や議論に
関する詳細なシグナリングデザインを提供する。
(2)CoMPにおけるPDSCHマッピング動作
(2.1)CoMPにおけるPDSCHマッピング問題
CoMP JTおよびDPS送信においては、サービングセル以外の送信ポイントが実
際のデータ送信に関与しているため、特別な仮定や、さらなるDL制御信号の規定などが
行われない限り、UEは正確なPDSCH REマッピングの情報を持たない。CoMP
JTおよびDPSにおけるPDSCHマッピングには以下の問題がある。
・CRS/PDSCH衝突、またはPDSCH送信で用いる送信ポイントのCRS配置
・PDCCH領域のサイズの違いに起因するPDSCH開始ポイント(OFDMSシン
ボル)
・MBSFNサブフレームの情報
これらの問題の詳細が議論されており、いくつかの代替ソリューションが[8]にて提
供されている。我々は、さらにPDSCH REマッピングソリューション及びこれらに
必要なDL制御シグナリングについて議論する。
(2.2)CoMPにおけるPDSCH REマッピングソリューション
CoMP JTおよびDPSにおけるデフォルトのPDSCHマッピングアプローチは
、PDSCHマッピングが、PDSCHスタートポイント及びCRS REポジション想
定を含むサービングセルのマッピングに常にアラインされることである。このデフォルト
アプローチは、さらなるDLシグナリングの導入を必要としないため、標準仕様への影響
が極めて小さい。しかしながら、PDCCH領域のミスマッチ及びCRS/PDSCH衝
突により、いくつかのREリソースは無駄になる、または他のセルのCRS信号から強い
干渉を受ける。このように、デフォルトアプローチは、スペクトル効率という点でCoM
Pパフォーマンスの大幅な低下を引き起こす。
CoMPにおけるCRS/PDSCH衝突問題を解決する潜在的なソリューションが[
4]にまとめられており、例えば[9]でも提案されているような、CRS REを含む
いかなるOFDMシンボルも使用しない、もしくはCRSが存在しないCoMP JTま
たはDPS送信にMBSFNサブフレームのみを使用する方法がある。しかしながら、こ
れらのアプローチは、スペクトル的に効率的でなく、あるいはいくつかの特殊な設定に制
限される。[9]における議論では、高負荷ケースにおいてCoMPが非常に有用である
という意味で、MSBFNを用いたアプローチは、依然としてスペクトル的に効率的とさ
れている。しかしながら、CoMP JTは、システム負荷が低い時に、セルエッジにて
より大きなゲインを提供することが知られている。いくつかの会社は、eNBを、同じC
RS周波数シフト構成によりCoMPコーディネートセット内のTPに関するCRSポジ
ションをアラインする提案を行っている。しかしながら、このアプローチは、eNBに実
装されると、eNBの複雑性が極めて大きくなる。一方、2つのTPのCRSポート数が
異なる場合は、このアプローチでは問題が解決しない。
PDSCHマッピング問題を解決するいくつかの代替手段が[8]にて提供されている
。CRS/PDSCH衝突問題に対処する第1のアプローチは、PDSCHミューティン
グに基づいている。すなわち、他のTPからのCRS REと衝突するREではデータシ
ンボルを送信しない。そのため、PDSCH REミューティングを伴うPDSCHマッ
ピング情報が、CoMP UEへシグナルされる。CoMP UEへ正確なPDSCHマ
ッピングを動的に送信する場合、PDSCH REミューティングはCoMP DPSに
おいて必要ではない。しかしながら、正確なPDSCHマッピングの動的送信は、シグナ
リングに大きなオーバーヘッドが必要になる。そのため、CoMPメジャメントセットに
基づくPDSCHミューティングは、動的なシグナリングを提供できない場合に有望な代
替ソリューションに見える。ここで、他の全てのTPからのCRS REと衝突する全て
のPDSCH REは、CoMPメジャメントセット内の対応するCSI−RSリソース
とともにデータ送信のためにミュートされる。メジャメントセットは準静的に構成されて
いるため、ミューティング時のPDSCHマッピングは準静的にUEへシグナルされる。
CoMPメジャメントサイズの最大値は3で合意されている。そのため、メジャメントセ
ットに基づくPDSCHミューティングは、スペクトル効率のパフォーマンスを大きく低
下させない。
代替手段1:CoMP JTまたはDPSにおいて、ネットワークは、準静的にCoM
P UEへ、UEに対するPDSCHにおけるデータ送信から除外された、そのUEのC
oMPメジャメントセット内のTPまたはCSI−RSリソースに関するCRS REパ
ターンのユニオンを通知する。
CoMP UEにCRS REパターンのユニオンをシグナルすると、周波数シフトν
及びCRSポート数pを、メジャメントセット内のM台のTPに関して準静的にシグナル
できる。すなわち、(ν,p),m=1,…,Mとなる。メジャメントセット内の各
TPからのMBSFNサブフレーム情報はCoMP UEにも準静的にシグナルできる。
また、PDSCHマッピングがサービングセルに従って構成されるCoMP CS/C
B送信を行なえるように、CRS REパターンの信号とともに、サービングセルまたは
メジャメントセットの全てのCRSポジションに従ったPDSCH REマッピングをU
Eへ示す、表1に示すような追加の1ビットを使用する。CRS REのユニオンは、サ
ブフレームに存在するCRS REのユニオンであることに注意する。MBSFNサブフ
レーム構成がCoMP UEにシグナルされると、CRS REのユニオンは、そのMB
SFNサブフレーム上のTPに関するCRS REパターンを含まない。
Figure 2018067956
この準静的アプローチは、デフォルトアプローチよりも優れているかという疑問が生じ
るかもしれない。デフォルトアプローチにおいて、eNBはサービングセルに関する任意
の送信TPのPDSCH REマッピングを設定する。DPSにおいて、メジャメントセ
ット内のサービングTP以外のTPが送信するとき、このTPに関するCRSポジション
におけるPDSCHは、データ送信には利用されない。UEは、サービングセルのPDS
CHマッピングを想定しているため、ダーティデータ/ビットと呼ばれる、データ情報を
実際には搬送しないCRSポジションにおけるデータをデコードしようとする。シンプル
なシミュレーションが、これらのシナリオのパフォーマンスの評価のために実行される。
長さ576の情報ビットは、1/2レートでLTEターボ符号を用いてエンコードされる
。CRS/PDSCH衝突による影響を受けた、全体の5パーセントのコード化されたビ
ットが存在すると想定する。我々は、AWGNチャネルにおけるこの1/2レートコード
のパフォーマンスについて、5%パンクチャリング符号化ビット(PDSCHミュート)
、5%受信ダーティデータ(純粋なノイズ)、2.5%パンクチャリングおよび2.5%
ダーティデータのそれぞれを比較した。結果は図9に示されている。5%ダーティビット
では著しいパフォーマンス低下が見られる。衝突するREポジションの半分がダーティビ
ットであっても、REミューティングと比較して観察できるパフォーマンス低下が依然と
して存在する。
デフォルトアプローチよりもパフォーマンスゲインを向上させるため、我々は、以下の
準静的なアプローチを検討する。
代替手段2:CoMP JTまたはDPSにおいて、ネットワークは、CoMP UE
に対して、UEのCoMPメジャメントセット内の各TPに関するCRS情報と、ネット
ワークがそのUEにサービスを提供した後に行われるPDSCHマッピングとを準静的に
通知する。
このアプローチでは、まず、CRSの周波数シフトと、代替案1におけるメジャメント
セットの各TPに関するCRSポート数とをUEへ準静的にシグナルする。CRS情報は
TPインデックスにタグ付けされる。そして、eNBがPDSCHマッピングに従って設
けられたTPインデックスに関するインディケータをUEへシグナルする。CoMPメジ
ャメントセットには、多くとも3つのCRS−RSリソースがあるため、2ビットのイン
ディケータで十分に情報を伝達できる。また、我々は、表2で示すような、サブフレーム
内の全CRS REのPDSCHマッピングのオプションを含むことができる。セルレン
ジの拡大がHetNetシナリオにおいてあるUEに適用され、ネットワークがDLデー
タ送信のマクロセルeNBを常に構成する場合、このアプローチは特に有用である。
Figure 2018067956
CRS周波数シフト及びCRSポート数の代わりに、メジャメントセット内のTPのセ
ルIDのリストと、関連するCRSポート数とをUEへ送信してもよいことに注意する。
メジャメントセット内のセルIDがCoMP UEにシグナルされると、UEは、そのC
oMPメジャメントセットの全てのCRS信号をデコードできるため、干渉を除去するこ
とができる。また、FeICICに関する議論では、強いCRS干渉のリストがUEへシ
グナルされると、UEは干渉をキャンセルしてもよいことが合意されていることに注意す
る。多くの場合、メジャメントセットのサービングTP以外のTPはこのリストに含まれ
ているため、信号のオーバーヘッドを低減するためにCoMP PDSCHマッピングに
関するこのリストを再利用できる。
ネットワークは、PDSCHスタートポイントをUEへ準静的に通知できる。しかしな
がら、DPSでは、CoMPメジャメントセット内のTP間のPDSCHスタートポイン
トに不一致があると、スペクトル効率の低下を招く。我々は、動的にPDSCHマッピン
グ情報を伝達するために、以下の複合的なアプローチを検討する。
代替案3:CoMP JTまたはDPSにおいて、ネットワークは、CoMP UEに
対して、CoMPメジャメントセット内の各TPに関するCRS情報およびPDSCHス
タートポイントを準静的に順に通知する。ネットワークは、PDSCHスタートポイント
及びCRSパターンをUEへ動的に通知した後、それらに対応するインデックスを搬送す
ることでPDSCHマッピングを行う。
このアプローチを用いると、ネットワークは、代替案1または代替案2として設定され
るメジャメントセットの各TPに関するCRS情報をUEへ準静的にシグナルし、PDC
CH領域を準静的に変更する場合は、各TPに関するPDSCHスタートポイントも通知
する。ネットワークは、スタートポイントを含むPDSCHマッピングに続くTPのイン
デックスを動的にシグナルする。そのような動的なシグナルは、追加の信号フィールドを
導入することで、DCIにおいて設定できる。この信号は、CRS REのユニオンにお
けるミューティングに関するインデックスが不要である点を除くと、表2と同じである。
PDSCHスタートポイントがメジャメントセット内の各TPにおいて動的に設定される
場合は、PDSCHスタートポイントを動的にシグナルする方がよい。
CoMP JTにおいては、1つ以上のTPが送信に関与する。この場合、動的なシグ
ナリングが可能なハイブリッドアプローチにおける、セル内の全てのTPに関するCRS
ポジションを回避するマッピングの代わりに、全てのCRS RE、すなわち衝突するC
RS REを順に占有する、MBSFNサブフレームにて全てがスケジュールされていな
い場合に、シングルTPまたはTPのサブセット(3TP JT)が信号送信のために割
り当てられるような、PDSCH REマッピングを我々は提案する。我々は以下の代替
スキームを有する。
代替案4:CoMP JTまたはDPSにおいて、ネットワークは、CoMPメジャメ
ントセット内の各TPに関するCRS情報およびPDSCHスタートポイントをCoMP
UEへ準静的に順に通知する。ネットワークは、対応するインデックスの伝達によりP
DSCHマッピングに続けて起きる、または(CRSがないと仮定して)全てのCRS
REポジションを占有するPDSCHマッピングをUEに示すCRSパターンをUEに対
して動的に通知する。
マッピングインディケータに関する動的シグナルは表3で与えられる。PDSCHマッ
ピングインディケータが11に設定されている場合、PDSCHスターティングポイント
は、UEへ準静的に通知される、メジャメントセット内のTPのPDCCH領域(または
PDCCH OFDMシンボル)の最小または最大サイズを想定して設定できる。
Figure 2018067956
表3における最初の3つのケース(00、01、10)は、非MBSFNサブフレーム
において通知されるTPに対応するJTに適用することが可能であり、MBSFNサブフ
レームにおける他のTPは11が通知される。MBSFNのケースではCRS JTは行
われない、またはパーシャルJTに関するeNBコンペンセイションを用いて実現しても
よい。表3における最後のケース(11)において、CRSがない想定では、MBSFN
のケースにおいてJTを行うことができる。しかしながら、シングルTPまたはTPのサ
ブセット(3TP JT)に関する送信では、パーシャルJTに関するeNBコンペンセ
イションを用いて実現してもよい。また、CRSがないと想定したPDSCH REのマ
ッピングは、CRSポート数が0であるパターンを含めることができる。
UEは、プリコードされた復調基準信号(DMRS)を用いてチャネルを推定してもよ
く、リソースブロックまたはリソースグループにおける全てのデータシンボルに関してデ
ータシンボルの復調/検出をするために、この推定したチャネルを使用する。設定された
全てのJT TPを用いて通常のJTに関するものと同じプリコーディングによりTPの
サブセットでデータシンボルを送信する場合、変調パフォーマンスが劣化するようなチャ
ネルのミスマッチが起きかねない。あるREにてパーシャルJTを実行し、他のREで通
常のJTに類似する復調のための同様の結合チャンネルをUEに観測させるため、我々は
、パーシャルJTにおいてTPのサブセットで異なるプリコーディングの使用を検討して
もよい。ここで、我々は、設定された2TP JTに関するパーシャルJTのケースにつ
いて検討する。衝突するREにおけるシングルTPによる送信のためのプリコーディング
は、以下のように得ることができる。U1およびU2は、JTにおける2つのTPに適用
される2つのプレコーディングマトリクスであると仮定する。UEで観測される受信信号
は以下のように記載できる。
y=Hx+Hx+n
パーシャルJTにおいて、1−TPでデータが送信され、一般的な損失がなく、TP−
2を仮定すると、以下が得られる。
Figure 2018067956
UEが同じ結合チャンネルを観測することを保証するため、我々は、
Figure 2018067956
とする。ここで、
Figure 2018067956
は、Hの右逆行列、すなわち、
Figure 2018067956
を意味する。
Figure 2018067956
を示す。ここで、γijは、ランクrの望ましいプレコーディングGを伴う、第iのT
P(CSI−RSリソース)及び第jのレイヤに関するSINRフィードバック(すなわ
ち、量子化されたフォームCQIにおける)である。我々は、JTについて2つのTPに
共通ランクがあると想定する。ネットワークは、チャネルを
Figure 2018067956
と近似できる。
また、
Figure 2018067956
Figure 2018067956
を有する。
上述のプリコーディングスキームは、一般的なケース、例えばMJTTP、m<MJT
である通常のJTに関するm台のTPのサブセットを用いたパーシャルJTへ容易に拡張
できる。
正規化されたUは、TP−2に関するプリコーディングマトリックスとして用いること
ができる。Uは正規化/スケールされるため、eNBはスケーリングが許容できるパフォ
ーマンスとなるか否か決定できる。
CRSポート数とその周波数シフト(セルIDの代わりに)を用いて、UEメジャメン
トセットの各TPのCRSパターンを準静的にシグナルするための、CRSパターンに関
する4ビットのインデックスを表4にまとめる。この設定を用いると、CRSパターンイ
ンデックスのMSB b3は、CRSポート数M=1(b=0)、またはM>1(b
=1)の条件を定義する。b=0のとき、残りの3ビット(b)は周波数シ
フトを示す。b=1であり、第2のMSBbがM=2(b=0)またはM=4(b
=1)のとき、残りの2ビット(b)は周波数シフト(バイナリ表記)を示す。
表4のインデックスによれば、CRSの周波数シフトにマッピングされるインデックスに
おいて複数のビット(1つのCRSポートについて3ビット、2または4つのCRSポー
トについて2ビット)が常に得られることが分かる。CRSなし(CRSポート数=0)
、CRSパターンの1つとして準静的にシグナルされる必要がある場合、予備のインデッ
クスの1つ、例えばb=1111を用いてこの情報を伝送する。
Figure 2018067956
上記の議論に基づくと、準静的アプローチにおいては、1つの追加ビット信号のオーバ
ーヘッドが準静的なシグナリングに関してクリティカルではない代替案2がより望ましい
ように見える。したがって、準静的なアプローチに関して、我々は以下を提案する。
提案1:CoMPにおけるPDSCHマッピングについて、ネットワークは、そのCo
MPメジャメントセットにおける各TPのCRS情報、並びにネットワークが続けてその
UEへサービスを提供するCoMPメジャメントセットからのTPのPDSCHマッピン
グの指標、またはCoMPメジャメントセット内の全てのTPのCRS REのユニオン
を除いたPDSCHマッピングのいずれかをCoMP UEへ準静的に通知する。
動的なシグナリング(例えば、DCIの2ビット)をPDSCHマッピング問題の処理
に導入できる場合、代替案4が好ましい。したがって、以下のような表3で与えられる動
的シグナリングを用いたハイブリッドアプローチを提案する。
提案2:CoMPにおけるPDSCHマッピングについて、ネットワークは、そのCo
MPメジャメントセット内の各TPのCRS情報をCoMP UEへ準静的に通知する。
ネットワークは、識別するインデックスの伝送によりPDSCHマッピングに続けて起き
る、または全てのCRS REポジションを占有するPDSCHマッピングをUEに示す
CRSパターンをUEへ動的に通知する。
JT CoMP送信におけるあるREにて、JT TPのサブセットからいくつかのデ
ータシンボルを送信する場合、(1)におけるプレコーディングスキームは、パーシャル
JTに関して効率的な実装となる。
(3)結論
本文書では、CoMP JTおよびDPSにおけるPDSCHマッピングの問題を議論
した。我々は、CoMPにおけるPDSCHマッピングに関し、二つの選択(準静的なシ
グナリングのみ、動的なシグナリング)について検討した。
提案1:CoMPにおけるPDSCHマッピングについて、ネットワークは、そのCo
MPメジャメントセットにおける各TPのCRS情報、並びにネットワークが続けてその
UEにサービスを提供するCoMPメジャメントセットからのTPのPDSCHマッピン
グの指標、またはCoMPメジャメントセットの全TPのCRS REのユニオンを除い
たPDSCHマッピングのいずれかをCoMP UEへ準静的に通知する。
提案2:CoMPにおけるPDSCHマッピングについて、ネットワークは、そのCo
MPメジャメントセットの各TPのCRS情報をCoMP UEへ準静的に通知する。ネ
ットワークは、識別するインデックスの伝送によりPDSCHマッピングに続けて起きる
、または全てのCRS REポジションを占有するPDSCHマッピングをUEに示すC
RSパターンをUEへ動的に通知する。
我々が、JT CoMP送信における、REにてJT TPのサブセットからデータシ
ンボルを送信する場合、(1)におけるプレコーディングスキームは、パーシャルJTに
関して効率的な実装となる。また、表4において提案されたCRSパターンインデックス
は、インデックスにおいて複数のビットを有し(1つのCRSポートに対して3ビット、
2または4つのCRSポートに対して2ビット)、CRSの周波数シフトに明確にマッピ
ングされるという利点を有する。
システムのさらなる詳細D
(1)はじめに
3つのCoMPスキーム、すなわちジョイント送信(JT)、協調スケジューリングお
よびビームフォーミング(CS/CB)、並びに動的ポイント選択(DPS)は、Rel
−11[6]にてサポートされることが合意されている。CoMP CS/CBでは、従
来の(CoMPではない)シングルセルシステムのケースと同様に、サービングセルの送
信ポイント(TP)を用いてデータが送信される。そのため、CoMP CS/CBにお
いては、PDSCHマッピングにおける問題は発生しない。しかしながら、CoMP J
TおよびDPSにおいては、サービングセル以外の1つまたは複数のTPがデータ送信に
関与する。このケースでは、物理下りシェアドチャネル(PDSCH)リソースエレメン
ト(RE)のマッピングにおけるシグナリング構成の違いによって、異なるTPに対応す
るCRS REの配置における周波数シフトの違いに起因するCRS/PDSCHの衝突
や、異なるTPに関するPDCCH領域のサイズの違いに起因するPDSCHスタートポ
イントの違いという、いくつかの問題が発生する。これらの問題は、CoMPのスタディ
アイテムステージで認識され、議論されており、CoMP WI[6][7]に含まれて
いる。
RAN1#69において、CoMPにおけるPDSCH REマッピングを解決する方
法が議論されており、これらの問題を解決するには、さらなる下り制御シグナリングが必
要になる。RAN1#69ミーティングにおいては、以下が合意されている。
・PDSCH送信から少なくとも1つのセルのCRSポジションを示すシグナリングを
提供すると、以下が起きる可能性がある。
○少なくとも周波数シフトのシグナリングの識別
○CRSのアンテナポート数に関するFFS
○MBSFNフレームに関するFFS
・シグナリングが送信されると、PDSCHは指示されたシングルセルのCRSにてR
el−10レートマッチングに従うが、UEはサービングセルのCRSポジションを想定
する。
○RAN1#70までのFFSでは、シグナリングは、結合CRSパターンにてPDS
CHがレートマッチされた3つ以下のセルを示すことができる。
我々は、さらにアプローチ候補について議論し、より詳細なシグナルデザインを提供す
る。
(2)議論
(2.1)CoMPにおけるPDSCHマッピング問題
CoMP JTおよびDPS送信においては、サービングセル以外の送信ポイントが実
際のデータ送信に関与しているため、特別な仮定や、さらなるDL制御信号の規定などが
行われない限り、UEは正確なPDSCH REマッピングの情報を持たない。CoMP
JTおよびDPSにおけるPDSCHマッピングには以下の問題がある。
・CRS/PDSCH衝突、またはPDSCH送信に用いる送信ポイントのCRS配置
・PDCCH領域のサイズの違いに起因するPDSCHの開始ポイント(OFDMSシ
ンボル)
・MBSFNサブフレームの情報
(2.2)CoMPにおけるPDSCH REマッピングソリューション
上述の動的シグナリングの代替案を議論する前に、考えられる準静的なアプローチにつ
いて復習する。動的アプローチが、さらなる信号オーバーヘッドの大幅なパフォーマンス
の向上に寄与しない場合、準静的アプローチはトレードオフソリューションとなる。準静
的アプローチについて、我々は、REと衝突するCRSに関するPDSCHミューティン
グ、すなわちCoMPメジャメントセットにおける対応するCSI−RSリソースを用い
る他のTPからCRS REと衝突する全てのPDSCH REが、データ送信において
ミュートされることについて検討する。メジャメントセットは準静的に構成されているた
め、ミューティングを伴うPDSCHマッピングはUEへ準静的にシグナルできる。Co
MPメジャメントの最大サイズは3であることが合意されている。このように、メジャメ
ントセットに基づくPDSCHミューティングは、スペクトル効率のパフォーマンスをあ
まり劣化させない。
代替案1:CoMP JTまたはDPSにおいて、ネットワークは、UEに対するPD
SCHにおけるデータ送信から除外された、そのUEのCoMPメジャメントセット内の
TPまたはCSI−RSリソースに関するCRS REパターンのユニオンをCoMP
UEへ準静的に通知する。
CoMP UEにCRS REパターンのユニオンをシグナルするため、我々は、メジ
ャメントセットにおけるM台のTPについて、周波数シフトν及びCRSポート数pを準
静的にシグナルできる。すなわち、(ν,p),m=1,…,Mとなる。メジャメン
トセット内の各TPからのMBSFNサブフレーム情報も、CoMP UEへ準静的にシ
グナルできる。
また、PDSCHマッピングがサービングセルに従って構成されるCoMP CS/C
B送信を行なえるように、我々は、CRS REパターンの信号とともに、PDSCH
REマッピングがサービングセルまたはメジャメントセット内の全てのCRSポジション
に従っていることをUEに示す、表1に示すような追加の1ビットを使用する。CRS
REのユニオンは、サブフレームに存在するCRS REのユニオンであることに注意す
る。MBSFNサブフレーム構成がCoMP UEへシグナルされると、CRS REの
ユニオンは、そのMBSFNサブフレーム上のTPに関するCRS REパターンを含ま
ない。
Figure 2018067956
デフォルトアプローチよりもパフォーマンスゲインを向上させるため、我々は、以下の
準静的アプローチを検討してもよい。
代替案2:CoMP JTまたはDPSについて、ネットワークは、そのUEのCoM
Pメジャメントセットにおける各TPに関するCRS情報と、ネットワークがそのUEに
サービスを提供するためのPDSCHマッピングとを、CoMP UEへ準静的に通知す
る。
このアプローチにおいて、我々は、CRSの周波数シフトと、代替案1のメジャメント
セットにおける各TPに関するCRSポート数とをUEへ準静的にシグナルできる。CR
S情報はTPインデックスにタグ付けされる。我々は、eNBがPDSCHマッピングを
設定する際に従うTPインデックスに関するインディケータをUEへシグナルする。Co
MPメジャメントセットには、多くとも3つのCRS−RSリソースがあるため、情報を
搬送するには2ビットのインディケータで十分である。また、表2に示すような、サブフ
レーム内の全CRS REのPDSCHマッピングのオプションを含めることもできる。
セルレンジの拡大がHetNetシナリオにおいてあるUEに適用され、ネットワークが
DLデータ送信のマクロセルeNBを常に構成する場合、このアプローチは特に有用であ
る。
Figure 2018067956
我々は、CRS周波数シフトおよびCRSポート数の代わりに、メジャメントセット内
のTPのセルIDのリスト及び関連するCRSポート数をUEへシグナルしてもよいこと
に注意する。メジャメントセットのセルIDがCoMP UEへ送信されると、UEは、
そのCoMPメジャメントセットの全てのCRS信号を復号できるため、干渉キャンセル
を実施できる。また、FeICICに関する議論において、UEが干渉キャンセルを実行
できるように強いCRS干渉のリストをUEへシグナルすることが合意されていることに
も注意する。多くの場合、メジャメントセットのサービングTP以外のTPはこのリスト
に含まれているため、信号のオーバーヘッドを低減するために、CoMP PDSCHマ
ッピングに関するこのリストを再利用できる。
ネットワークは、PDSCHスタートポイントもUEへ準静的に通知できる。しかしな
がら、DPSでは、CoMPメジャメントセットのTPに関するPDSCHスタートポイ
ント間に不一致がある場合にスペクトル効率の低下を招く。
前述の準静的なアプローチにおいて、第4の状態に関し、データはメジャメントセット
のCRS REのユニオンでは送信されない。さらなるインディケーションビットが割り
当てることができる場合、CoMPメジャメントセットのCRS REのユニオンにはさ
らなる組み合わせを含むことができる。例えば、3ビットのインディケーション、すなわ
ち8つの状態では、メジャメントセットのTPの任意の組み合わせ(最大サイズが3)に
ついて、CRS REのユニオンを用いることができる。PDSCH REマッピングは
、3ビットのインディケータを用いてUEへ搬送されたCRS REパターンのユニオン
を除去した後に行われる。
CoMPクラスタの外側で強く干渉するCRSの情報がFeICICの特徴としてUE
で利用可能な場合、この準静的アプローチは一般的なケースにさらに拡張できる。いくつ
かのUEはCoMPクラスタの境界に位置していることが知られている。そのため、UE
のCoMPメジャメントセットにおけるTPは比較可能な干渉強度を備えていない可能性
があるが、CoMPクラスタ外のTPからの、これらのUEに対する干渉は強くなること
がある。干渉CRSリストに基づいているが、UEは、デコーディングパフォーマンスを
向上させるため、CRS干渉を除去する干渉キャンセルを実行することが可能であり、こ
のような特徴を有するためにUEの複雑性がさらに増大する。このUEの複雑性を低減す
るため、TPがたとえCoMPの外側にあっても、TPによって干渉を受けるREを越え
てデータを送信しないという1つのソリューションがある。その場合、UEは、干渉キャ
ンセルを行う、またはそのような特徴を有する必要はない。このように、PDSCHマッ
ピングは、CoMP外のTPを含むCRS REのユニオンを回避することができる。そ
のため、CRS REのユニオンは、CoMPメジャメントセット内、またはCoMPメ
ジャメントセットおよび/またはCoMPクラスタ外のTPの両方を含むリスト上で、C
RS REパターンを任意に組み合わせることができる。
ここで、PDSCHマッピング情報の動的シグナリングを伴うハイブリッドアプローチ
について議論する。
上記の代替案−2は、2つのCRSパターンのみ適用できるPDSCHマッピング情報
の2つの状態を示す1ビットを利用する。UEに関するCoMPメジャメントセットの最
大サイズは3であるため、CRSパターンおよびMBSFNサブフレーム情報を搬送する
には1ビットでは十分ではない。多くの場合、CoMPメジャメントセットのサイズは3
であるが、CoMPメジャメントセットのサイズが1であるケースを無視することはでき
ない。そのため、我々は2ビットの動的シグナリングが望ましいと考える。
まず、以下のアプローチを提案する。
代替案3:CoMP JTまたはDPSに関し、ネットワークは、CoMPメジャメン
トセット内の各TPに関するCRS情報およびPDSCHスタートポイントをCoMP
UEへ準静的に順に通知する。ネットワークは、PDSCHスタートポイント及びCRS
パターンをUEへ動的に通知した後、それらに対応するインデックスを搬送することによ
りPDSCHマッピングを行う。
このアプローチを用いると、ネットワークは、代替案1または代替案2におけるメジャ
メントセット内の各TPに関するCRS情報と共にPDCCH領域が準静的に変化する場
合、各TPに関するPDSCHスタートポイントをUEへ準静的に通知する。そして、ネ
ットワークは、TPのインデックスを動的にシグナルし、それに続いて、スタートポイン
トを含むPDSCHマッピングを行う。このような動的シグナルは、付加的な信号フィー
ルドを用いてDCIに明記できる。2ビットの動的シグナルは、CRS REのユニオン
におけるミューティングに関する状態が不要である点を除けば表2と同様である。PDS
CHスタートポイントがメジャメントセット内の各TPにおいて動的に設定される場合、
このアプローチにおいては、MBSFNサブフレームの構成はUEへ準静的に通知され、
1つのTPまたは1つのCSI−RSリソースと関連付けられる。また、2ビットのDC
Iは、通知されるTPまたはCSI−RSリソースの疑似コロケーション想定を示すこと
ができる。
Figure 2018067956
表3における3つの状態(00、01、10)は、非MBSFNサブフレームで通知さ
れたTP及びMBSFNサブフレームの他のTPに対応するJTにも適用できることに注
意する。我々は、全てのTPに関するMBSFNにおけるJT COMPを示すため、C
RSがない状態(CRSのアンテナポートが0も同様)を表す、第4の状態を用いること
ができる。このアプローチを用いると、MBSFNの送信において、我々は状態11をそ
のような通知に利用できるため、MBSFNサブフレーム構成の準静的なシグナリングは
必要でない可能性がある。しかしながら、MBSFN構成の準静的な情報を持たずにMB
SFNサブフレームにおけるPDSCHマッピングのシグナルのために状態11を用いる
場合の1つの問題は、それが2ビットのDCIでは疑似コロケーションの通知をサポート
しないことである。
ここで、MBSFNサブフレーム構成が準静的に搬送されなければ、CRSなしを想定
したPDSCHマッピングを示す状態11が必要であることに疑問が生じる。我々は、そ
れは有用と考える。例えば、JTが、状態11を用いずに、2または3のTPにて全ての
MBSFNサブフレームにスケジュールされる場合、3つの状態のうちの最初の1つの状
態はUEへシグナルされる必要があり、UEはTP間の疑似コロケーションを想定しなけ
ればならないことを意味する。異なる周波数リソースフロックではなく、同じサブフレー
ム上の異なるTP間でシグナルされる周波数選択的なDPSについても同様である。しか
しながら、JT CoMPまたは周波数選択的なDPSにおいては、1つのTPのパーシ
ャル疑似コロケーションによってシステムパフォーマンスが低下する可能性がある。そこ
で、我々は、CRSなし及び疑似コロケーションなしを想定したPDSCH REマッピ
ングを示す、2ビットDCIにおける状態11のような、1つの状態を使用することを提
案する。
代替案4:CoMPにおけるPDSCHマッピングについて、ネットワークは、CRS
情報と、CoMPメジャメントセットにおける各TPの疑似コロケーション情報とを含む
属性をCoMP UEへ準静的に通知する。ネットワークは、CRSパターンおよび他の
属性を、それらを特定するインデックスを搬送することでUEへ動的に通知する、または
PDSCHマッピングが(例えば、MBSFNサブフレームのようなCRSがないと仮定
して)全てのCRS REポジションを占有する旨と、疑似コロケーション想定を行わな
い旨とをUEへ通知する。
マッピングインディケータに関する動的シグナルは表4に示されている。PDSCHス
タートポイントおよびCRS情報や準コロケーション等の他の属性は、準静的に表のエン
トリに関連付けることができる。
Figure 2018067956
CRSポート数及びその周波数シフト(セルIDの代わりに)を用いてUEメジャメン
トセットの各TPに関するCRSパターンを準静的にシグナルするため、CRSパターン
に関する4ビットのインデックスを表4にまとめる。この設定では、CRSパターンイン
デックスのMSBb3を、CBSポート数M=1(b=0)またはM>1(b=1)
と定義する。b=0のとき、残りの3ビット(b)は周波数シフトを示す。
=1のとき、第2のMSBb2は、M=2(b=0)またはM=4(b=1)を
区別するために用いられ、残りの2ビット(b)は周波数シフトを示す。CRSな
し(CRSポート数が0)のケースでシグナルの必要がある場合、例えば、b
=1111のように、情報の伝送に予備のインデックスを使用できる。
Figure 2018067956
重要なことは、全てのCoMPユーザについて表4に示すような共通テーブルを使用す
ると、システムデザインを簡略化できるが、シグナリングリソースを最大限に利用できな
いことである。
例えば、CoMPメジャメントセットサイズが2であるユーザについて検討する。この
ようなユーザでは、10に対応するエントリが使用されることはないため、表4の使用は
最適な選択とはならない。
したがって、1つの代替案は、CoMPメジャメントセットサイズが2である全てのユ
ーザをカバーする1ビットを利用して、異なるテーブルをデザインすることである。ユー
ザのCoMPメジャメントセットのみ準静的に変化するため、使用されるテーブルの選択
は、CoMPメジャメントセットと共に準静的に設定される必要がある。
他の代替案は、2ビットの共通サイズを有するが、CoMPメジャメントセットサイズ
と対応するように、マッピング指示(すなわちテーブルにおけるエントリ)を解釈するこ
とである。この方法により、CoMPメジャメントセットサイズが2のユーザのために、
表4で可能な量よりも多くの情報を伝えることができる。
このアプローチの例は、以下の表4bである。ここで、エントリ10は、ユーザ(Co
MPメジャメントセットサイズが2)に対して、該ユーザへのPDSCHマッピングがC
RSなしの想定でおこなわれている旨と、該ユーザがTP−1の疑似コロケーションを想
定すべき旨とを伝える。これは、TP−1のMBSFN情報が、準静的にユーザに設定さ
れていない場合に有用である。MBSFNサブフレームのTP−1によってデータが提供
されるようにユーザがスケジュールされている場合、該ユーザにエントリ10を用いて情
報が通知されることで、該ユーザは、PDSCHマッピングがCRSなしを想定して行わ
れていることを知ることが可能であり、推定量に基づくDMRSの初期化によりパフォー
マンスの向上を達成するため、TP−1に関するCSI−RSで予想されるパラメータを
用いることができる。TP−2に関するエントリ11については同様の事実を保持する。
Figure 2018067956
この考えを拡張すると、TP−1のMBSFN情報はユーザのために準静的に設定され
るが、TP−2についてはそうでない。ネットワークは以下の表4cを適用できる。
Figure 2018067956
ここで、00が示されたとき、ユーザは、そのPDSCHマッピングが、CRSなしが
想定されたTP−1のMBSFNではなく、TP−1のCRSを想定して行われているこ
とが分かる。このとき、ユーザはフレームがTP−1に関するMBSFNであるか否かを
判定できる。その結果、表4bで示すようなエントリ10の使用は冗長である。このよう
に、表4cにおいて、エントリ10を使用してCRSなし及び疑似コロケーション情報を
使用しないと想定して行われたPDSCHマッピングをユーザに通知する。これは、様々
な疑似コロケーションに関連するパラメータを有する2つのTP(ジョイント送信(JT
)または周波数選択DPSのような)によりユーザへサービスが提供されるケース、およ
び1つのTPのパーシャル準コロケーション情報をユーザへ示すには適していないような
ケース等のいくつかのケースをカバーする。
TP−1とTP−2の両方のMBSFN情報は準静的に設定されているものとする。こ
こで、表デザインの例を表4dで示す。
Figure 2018067956
我々は、両方のTPのCRSポジションが同じ(同じセルIDであり、両方のTPのポ
ート数が同じシナリオ)であり、パラメータに関連する異なる疑似コロケーションを有す
るTPの両方からユーザにサービスが提供され、パーシャル準コロケーション情報をユー
ザに示すのには適していないケースをカバーするためにエントリ11を使用する。
同様に、CoMPセットサイズが1のユーザには、レガシーなフォーマットを用いてサ
ービスが提供される。あるいは、2または1ビットの動的な通知領域を備えるDCIを用
いてサービスが提供される場合、対応するテーブル内のエントリはCoMPメジャメント
セットサイズ1に関するルールにしたがって再判断される。
例えば、このケースにおいて、データサービングTPは固定であるため、ユーザが既に
知っているCRSポジションおよびMBSFN情報を用いることで、エントリは、サービ
ングTPのCRS及び強い干渉のCRSのユニオンを除外すると想定したPDSCHマッ
ピングを示すのに用いることができる。
ここで、干渉源およびそれらの属性(CRSポジション等)のリストは、ネットワーク
とユーザ間の準静的な設定メカニズムによって知られると想定する。以下の表について考
える。
Figure 2018067956
表4eにおいて、例えば、エントリ01は、TP−1および第1の強干渉体のCRSポ
ジションのユニオンによって伝送されるREポジション以外のPDSCHマッピングを想
定してユーザに搬送される。この方法では、複雑性に起因する、またはそのようなキャン
セルに必要なパラメータを正確に推定できないことに起因する、CRS干渉キャンセルを
実行できないユーザは、強干渉の場所ではデータを復号しようとはしないため、恩恵を受
ける可能性がある。
表4eにおけるインディケータは、1ビットのインディケータを採用する場合、最初の
2つの状態のみを伝えることで低減できることに注意する。
最後に、各CoMPメジャメントセットサイズついて、テーブルのコードブックを定義
できる。ネットワークが使用するテーブルのコードブックからのテーブルの選択は、準静
的およびユーザ固有の方法で設定できる。

Claims (2)

  1. 多地点協調送受信(CoMP)システムで用いられるUE(ユーザ端末)であって、
    送信ポイント(TP)から、少なくとも物理下りシェアドチャネル(PDSCH)リソースエレメント(RE)マッピングを示す、多くとも4つのインディケータに関する属性を受信する第1の受信機と、
    TPから、それぞれ2ビットで伝送される4つのインディケータのうちの1つを受信する第2の受信機と、
    を有し、
    4つのインディケータは、パラメータの第1のセット、第2のセット、第3のセットおよび第4のセットに対応する、“00”、“01”、“10”および“11”であり、
    属性は、セル固有参照信号(CRS)情報、準コロケーション情報、PDSCHスタートポイント及びMBSFNサブフレームの情報を含み、
    属性が準静的に送信され、インディケータが動的に送信され、
    インディケータは、下り制御情報(DCI)フォーマットで伝送されるユーザ端末。
  2. 多地点協調送受信(CoMP)システムで用いられるUE(ユーザ端末)で実行される通信方法であって、
    送信ポイント(TP)から、少なくとも物理下りシェアドチャネル(PDSCH)リソースエレメント(RE)マッピングを示す、多くとも4つのインディケータに関する属性を受信し、
    TPから、それぞれ2ビットで伝送される4つのインディケータのうちの1つを受信し、
    4つのインディケータは、パラメータの第1のセット、第2のセット、第3のセットおよび第4のセットに対応する、“00”、“01”、“10”および“11”であり、
    属性は、セル固有参照信号(CRS)情報、準コロケーション情報、PDSCHスタートポイント及びMBSFNサブフレームの情報を含み、
    属性が準静的に送信され、インディケータが動的に送信され、
    インディケータは、下り制御情報(DCI)フォーマットで伝送される通信方法。
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